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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.
Il documento fondamentale del progetto è quello di Friedman, Tschantz, Ramstead, Friston e Constant (2021), "Un quadro Active Inference per il comportamento delle colonie di formiche", pubblicato su Frontiers in Behavioral Neuroscience - tra i primi Active Inference documenti a modellare la comunicazione stigmatica (mediata da feromoni). Il progetto mantiene anche un repository GitHub con diverse realizzazioni di codice e viene sviluppato in parte attraverso il progetto Active Blockference.
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.