Werld : Simulation de vie artificielle ouverte avec réseaux de neurones évolutifs

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 1, 2026🔗 Source
Werld : Simulation de vie artificielle ouverte avec réseaux de neurones évolutifs
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Qu'est-ce que Werld

Werld est une simulation de vie artificielle purement Python construite uniquement avec la bibliothèque standard, qui place des agents dans un écosystème computationnel avec des réseaux neuronaux vierges et aucune connaissance de l'existence humaine. Les agents évoluent par la survie et la reproduction plutôt que par rétropropagation, sans comportements prédéfinis ni fonctions de récompense.

Implémentation technique

La simulation s'exécute sur 800 nœuds organisés en un graphe petit-monde de Watts-Strogatz. Elle commence avec 30 agents équipés de réseaux neuronaux NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) capables de faire évoluer leur propre topologie. Chaque agent possède :

  • 64 canaux sensoriels couvrant les gradients d'énergie, les pistes de phéromones, les agents proches, les rythmes saisonniers, l'état interne, et 19 canaux latents qui commencent comme inconnus
  • 7 effecteurs moteurs continus pour l'action
  • Jusqu'à 16 canaux de diffusion pour la communication
  • 29 traits génétiques héréditaires incluant la bande passante de communication, la dégradation de la mémoire, l'agressivité vs la coopération

Les cerveaux peuvent développer de nouveaux neurones, élaguer des connexions, et faire évoluer n'importe laquelle des 7 fonctions d'activation par nœud. Chaque composant cognitif a un coût métabolique - plus de neurones, de connexions ou de communication nécessite plus d'énergie.

Mécanismes d'évolution

Les agents ont deux objectifs principaux : récolter suffisamment d'énergie pour rester en vie et vivre assez longtemps pour se reproduire. Lorsqu'ils se reproduisent, la progéniture hérite de copies mutées des traits neuronaux des deux parents par croisement sexuel complet avec alignement génétique NEAT. Cela inclut le traitement sensoriel, les pulsions comportementales et les 29 traits génétiques.

Le système permet l'évolution dans n'importe quelle direction. Les agents peuvent découvrir des canaux sensoriels précédemment inconnus, développer des modèles de communication, créer des modèles moteurs qui deviennent des actions composées héréditaires, et former des espèces distinctes basées sur l'évolution des traits génétiques.

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Observations des premières exécutions

Lors d'une exécution de 12 heures, les 30 agents initiaux sont passés à plus de 7 000. La simulation a connu plus de 20 crises de population et famines qui ont éliminé la plupart des populations, suivies de récupérations à partir de quelques survivants. Plus de 18 000 agents sont morts pendant cette période.

Les agents survivants ont développé une consommation d'énergie plus efficace, élagué la complexité neuronale inutile, développé une communication basique et se sont reproduits fréquemment. Certaines lignées ont évolué hors des structures corticales tout en améliorant la capacité cérébrale. Dans d'autres cas, les populations se sont effondrées jusqu'à des survivants uniques qui ont repeuplé le monde avec des descendants mutés.

Tableau de bord et surveillance

Werld inclut un tableau de bord Next.js appelé "Werld Observatory" qui fournit des vues en direct de :

  • La dynamique des populations
  • Les métriques de complexité cérébrale
  • Les trajectoires des espèces
  • Un générateur de récits narratifs
  • Une visualisation en direct de la carte du monde

État du projet

Le projet est open source sous licence MIT avec 42 étoiles sur GitHub. Le créateur note qu'il peut consommer un stockage significatif lors d'une exécution locale. La base de code comprend des répertoires pour les agents, le tableau de bord, le moteur, la persistance, le raisonnement, les systèmes et les utilitaires.

📖 Lire la source complète : HN AI Agents

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