Automatización de la búsqueda de vida artificial con modelos de fundación

Área de la Ciencia:

• La vida artificial (ALife)
• Modelos de fundación
• Biología computacional

Sus antecedentes:

• La investigación de la vida artificial tradicionalmente se basa en el diseño manual y el ensayo y error para descubrir configuraciones de simulación.
• Los modelos de fundación han revolucionado el descubrimiento de proteínas y ofrecen potencial para explorar espacios combinatorios complejos en la ciencia.

Objetivo del estudio:

• Integrar modelos de fundación en la investigación de la vida artificial para el descubrimiento automatizado de simulaciones parecidas a la vida.
• Desarrollar y demostrar un enfoque (ASAL) que alivie la carga del diseño manual en ALife.

Principales métodos:

• Utilizó modelos de fundación de lenguaje de visión para crear una búsqueda automatizada de vida artificial (ASAL).
• ASAL aplicado a través de diversos sustratos ALife: Boids, Vida de partículas, Juego de la vida, Lenia y autómatas celulares neuronales.
• ASAL fue diseñado para encontrar simulaciones que producen fenómenos objetivo, generando novedad e iluminando diversos espacios de simulación.

Principales resultados:

• Descubrimos formas de vida nunca antes vistas en las simulaciones de Lenia y Boids.
• Identificó autómatas celulares que exhiben una novedad abierta, comparable al Juego de la Vida de Conway.
• Permitir la cuantificación de fenómenos cualitativos de una manera alineada con el ser humano a través de las capacidades de FM.

Conclusiones:

• La búsqueda automatizada de vida artificial (ASAL) representa un cambio de paradigma, aprovechando los modelos de fundación para el descubrimiento acelerado de la vida artificial.
• Este enfoque mejora significativamente la exploración de los espacios de simulación de ALife más allá del ingenio humano.
• ASAL demuestra una amplia aplicabilidad y eficacia en varios sistemas ALife.