Questa pagina è stata tradotta automaticamente dall'inglese. Visualizza l'originale in inglese.
Ricercatori, modellatori e ingegneri interessati ai sistemi multiagente, al comportamento collettivo e all'Inferenza Attiva.
Modellazione multi-agente del comportamento collettivo utilizzando l'Inferenza Attiva, con collegamenti alla ricerca sulle colonie di formiche.
Guida: Daniel Friedman
Questo progetto è stato archiviato. Non è più attivo e qualsiasi partecipazione qui sotto descrive come operava in precedenza.
Active Inferenti è un progetto di modellazione multi-agente che applica l'Inferenza Attiva al comportamento collettivo, ispirato alla dinamica delle colonie di formiche. Ha prodotto un repository GitHub, una pubblicazione del 2021 e codice sviluppato all'interno del progetto Active Blockference, con diverse realizzazioni in diversi contesti di modellazione.
I "Active InferAnts" sviluppano modelli multi-agente utilizzando l'Inferenza Attiva per simulare e comprendere il comportamento collettivo. Il progetto trae ispirazione dalla biologia degli insetti sociali - in particolare dal foraggiamento e dall'organizzazione delle colonie di formiche - e applica la modellazione generativa per capire come i comportamenti locali degli agenti producono intelligenza collettiva senza coordinamento centrale.
The project's foundational paper is Friedman, Tschantz, Ramstead, Friston, and Constant (2021), "An Active Inference Framework for Ant Colony Behavior," published in Frontiers in Behavioral Neuroscience — among the first Active Inference papers to model stigmergic (pheromone-mediated) communication. The project also maintains a GitHub repository with multiple code realizations and is developed in part through the Active Blockference project.
The work spans individual agent models, collective foraging scenarios, and theoretical extensions.
Benvenuti contributori con background in biologia computazionale, sistemi multiagente, Active Inference o ecologia comportamentale. Sono apprezzati sia i contributi tecnici (codice, modelli) che il lavoro concettuale (teoria, documentazione).
Risorse correlate
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Developer
Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
Repositori
Audience: Developer
Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
Audience: Developer
Public ants repository in the ActiveInferenceInstitute GitHub namespace.