Cette page a été traduite automatiquement de l'anglais. Consultez l'original en anglais.
Chercheurs, modéliseurs et ingénieurs intéressés par les systèmes multi-agents, le comportement collectif et l'Inférence Active.
Modélisation multi-agents du comportement collectif par l'inférence active, avec des liens vers la recherche sur les colonies de fourmis.
Sur cette page
Les « Active Inferants » sont un projet de modélisation multi-agents appliquant l'Inférence Active au comportement collectif, inspiré de la dynamique des colonies d'fourmis. Il a produit un dépôt GitHub, une publication de 2021 et du code développé dans le cadre du projet Active Blockference, avec plusieurs réalisations dans différents contextes de modélisation.
Les « Active Inferants » développent des modèles multi-agents en utilisant l'Inférence Active pour simuler et comprendre le comportement collectif. Le projet s'inspire de la biologie des insectes sociaux, notamment de la recherche de nourriture et de l'organisation des colonies d'fourmis, et applique la modélisation générative pour comprendre comment les comportements locaux des agents produisent une intelligence collective sans coordination centrale.
Le projet dispose d'une publication de 2021, d'un dépôt GitHub avec plusieurs réalisations de code, et est développé en partie grâce au projet « Active Blockference ». Le travail couvre des modèles d'agents individuels, des scénarios de recherche collective, et des extensions théoriques.
Les contributeurs ayant des formations en biologie computationnelle, systèmes multi-agents, Active Inference ou écologie comportementale sont les bienvenus. Les contributions techniques (code, modèles) et le travail conceptuel (théorie, documentation) sont tous deux appréciés.
Surfaces clés
Ressources associées
Les liens externes sont résolus à partir du registre partagé, de sorte que les destinations visibles pour les visiteurs restent centralisées et vérifiables.
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Researcher
Public ecosystem shortlink for Institute context, projects, activities, and conceptual maps.
Audience: Developer
Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.
Audience: Developer
Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
Audience: Developer
Generalized Notation Notation project repository for model communication.
Audience: Developer
Geospatial modeling repository connected to ecological and bioregional applications.
Audience: Researcher
Research and publication-oriented repository for the Active Inference Journal.
Audience: Contributor
Public Project Preparation shortlink for making proposed work legible and actionable.
Audience: Contributor
Public project measurement shortlink for reporting progress and outputs.
Audience: Researcher
Public Active Inference Ontology shortlink for shared conceptual infrastructure.
Audience: Researcher
External paper repository surfaced from the official research page.
Audience: Researcher
Reachable arXiv reference surfaced from the official research page.
Pages officielles
Audience: Researcher
Official research entry point, currently resolving to the research overview.
Audience: Researcher
Official research overview page.
Audience: Developer
Official RxInfer learning page.
Audience: Developer
Official Knowledge Engineering page.
Audience: Developer
Official Active Blockference page.
Audience: Researcher
Official theoretical neurobiology page.
Audience: Contributor
Public projects shortlink for project directories and activity-linked work.
Audience: Contributor
Public project measurement shortlink for reporting progress and outputs.
Répositoires
Audience: Researcher
Computational meta-analysis of Active Inference literature with nanopublication and knowledge-graph outputs.
Audience: Researcher
Ontology-oriented repository for shared Active Inference concepts and decentralized science knowledge infrastructure.
Audience: Developer
Notebook-based applied Active Inference work connected to blockchain-adjacent and generative modeling examples.
Audience: Developer
Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
Audience: Researcher
Active Inference & Category Theory
Audience: Researcher
Public content repository for the Active Inference Journal and related publication infrastructure.
Audience: Researcher
Active Entity Ontology for Science
Audience: Developer
Public ants repository in the ActiveInferenceInstitute GitHub namespace.