Mundo: Simulación de Vida Artificial de Final Abierto con Redes Neuronales Evolutivas

Qué es Werld

Werld es una simulación de vida artificial desarrollada íntegramente en Python utilizando solo la biblioteca estándar, que introduce agentes en un ecosistema computacional con redes neuronales en blanco y sin conocimiento alguno de la existencia humana. Los agentes evolucionan mediante la supervivencia y reproducción en lugar de retropropagación, sin comportamientos predefinidos ni funciones de recompensa.

Implementación Técnica

La simulación se ejecuta en 800 nodos organizados como un grafo de mundo pequeño de Watts-Strogatz. Comienza con 30 agentes equipados con redes neuronales NEAT (NeuroEvolución de Topologías Aumentativas) que pueden evolucionar su propia topología. Cada agente cuenta con:

• 64 canales sensoriales que cubren gradientes de energía, rastros de feromonas, agentes cercanos, ritmos estacionales, estado interno y 19 canales latentes que comienzan como desconocidos
• 7 efectores motores continuos para la acción
• Hasta 16 canales de transmisión para comunicación
• 29 rasgos genéticos heredables que incluyen ancho de banda de comunicación, decaimiento de memoria, agresión vs cooperación

Los cerebros pueden desarrollar nuevas neuronas, podar conexiones y evolucionar cualquiera de las 7 funciones de activación por nodo. Cada componente cognitivo tiene un costo metabólico: más neuronas, conexiones o comunicación requieren más energía.

Mecánica de Evolución

Los agentes tienen dos objetivos principales: recolectar suficiente energía para mantenerse con vida y vivir lo suficiente para reproducirse. Cuando se reproducen, la descendencia hereda copias mutadas de rasgos neuronales de ambos padres mediante cruce sexual completo con alineación de genes NEAT. Esto incluye procesamiento sensorial, impulsos conductuales y los 29 rasgos genéticos.

El sistema permite la evolución en cualquier dirección. Los agentes pueden descubrir canales sensoriales previamente desconocidos, desarrollar patrones de comunicación, crear patrones motores que se convierten en acciones compuestas heredables y formar especies distintas basadas en rasgos genéticos en evolución.

Observaciones de Ejecuciones Iniciales

En una ejecución de 12 horas, los 30 agentes iniciales crecieron a más de 7,000. La simulación experimentó más de 20 crisis poblacionales y hambrunas que eliminaron a la mayoría de las poblaciones, seguidas de recuperaciones a partir de pequeños grupos de supervivientes. Más de 18,000 agentes murieron durante este período.

Los agentes supervivientes evolucionaron hacia un consumo energético más eficiente, eliminaron complejidad neuronal innecesaria, desarrollaron comunicación básica y se reprodujeron con frecuencia. Algunos linajes evolucionaron completamente fuera de las estructuras corticales mientras mejoraban la capacidad cerebral. En otros casos, las poblaciones colapsaron hasta quedar supervivientes únicos que repoblaron el mundo con descendientes mutados.

Panel de Control y Monitoreo

Werld incluye un panel de control Next.js llamado "Observatorio Werld" que proporciona vistas en vivo de:

• Dinámica poblacional
• Métricas de complejidad cerebral
• Trayectorias de especies
• Generador de narrativas
• Visualización en vivo del mapa mundial

Estado del Proyecto

El proyecto es de código abierto bajo licencia MIT con 42 estrellas en GitHub. El creador señala que puede consumir almacenamiento significativo cuando se ejecuta localmente. La base de código incluye directorios de agentes, panel de control, motor, persistencia, razonamiento, sistemas y utilidades.