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
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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。
プロジェクトの基礎となる論文は、Friedman, Tschantz, Ramstead, Friston, 和Constant (2021) の『An Active Inference Framework for Ant Colony Behavior』であり、Frontiers in Behavioral Neuroscienceに掲載されたものです。これは最初のActive Inference論文の一つで、シトゲミック(pheromoneによる)通信をモデル化するものでした。プロジェクトはGitHubリポジトリを維持しており、複数のコード実装があります。また、Active Blockferenceプロジェクトを通じて開発されています。この仕事は個体レベルのモデルから集団的な採餌シナリオまでをカバーし、理論的な拡張も含まれています。
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
外部リンクは共有レジストリから解決されるため、訪問者向け目的地は中央集権的かつ確認可能な状態が保たれます。
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.