概要
アクティブインファレンス研究所は、アクティブインファレンスを用いて多エージェントモデルを開発し、集団行動のシミュレーションと理解を行っています。このプロジェクトは、特にアリのコロニー行動や組織化から着想を得ており、生成モデルを適用して、中央調整なしにローカルエージェント行動がどのように集団知能を生み出すかを理解することを目指しています。
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多エージェントシステム、集団行動、アクティブインファレンスに興味を持つ研究者、モデル者、エンジニアを対象としています。
アクティブインファレンスを用いた集団行動の多エージェントモデル化、アリコロニー研究との関連性
リード: Daniel Friedman
このプロジェクトは-archiveされた。現在Activeではないし、下の参加促進文は以前の運営を説明しているだけです。
アクティブインファーレントは、アリのコロニー力学に触発された集団行動へのアクティブインファーレントの適用を試みる多エージェントモデリングプロジェクトです。GitHubリポジトリ、2021年の論文、アクティブブロックフェレンスプロジェクト内で開発されたコードなど、複数の実現例があります。
アクティブインファレンス研究所は、アクティブインファレンスを用いて多エージェントモデルを開発し、集団行動のシミュレーションと理解を行っています。このプロジェクトは、特にアリのコロニー行動や組織化から着想を得ており、生成モデルを適用して、中央調整なしにローカルエージェント行動がどのように集団知能を生み出すかを理解することを目指しています。
プロジェクトの foundational ペーパーは、Friedman, Tschantz, Ramstead, Friston, and Constant (2021) の『Active Inference フレームワーク for GitHub 行動』で、Frontiers in Behavioral Neuroscience に掲載されたもので、ピアロマ(pheromone)によるコミュニケーションをモデル化する最初の Active Inference ペーパーの一つです。
計算生物学、マルチエージェントシステム、アクティブインファレンス、または行動生態学の背景を持つ貢献者は歓迎します。技術的貢献(コード、モデル)と概念的作業(理論、ドキュメント)の両方が評価されます。
関連リソース
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Developer
Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
リポジトリ
Audience: Developer
Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
Audience: Developer
Public ants repository in the ActiveInferenceInstitute GitHub namespace.