Werld: 진화하는 신경망을 통한 개방형 인공 생명 시뮬레이션

Werld란 무엇인가

Werld는 표준 라이브러리만으로 구축된 순수 Python 인공 생명 시뮬레이션으로, 빈 신경망과 인간 존재에 대한 지식이 전혀 없는 에이전트들을 계산 생태계에 투입합니다. 에이전트들은 역전파가 아닌 생존과 번식을 통해 진화하며, 하드코딩된 행동이나 보상 함수가 없습니다.

기술적 구현

시뮬레이션은 Watts-Strogatz 소세계 그래프로 배열된 800개의 노드에서 실행됩니다. 자신의 토폴로지를 진화시킬 수 있는 NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies) 신경망을 장착한 30개의 에이전트로 시작합니다. 각 에이전트는 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다:

• 에너지 기울기, 페로몬 흔적, 주변 에이전트, 계절적 리듬, 내부 상태, 그리고 처음에는 알려지지 않은 19개의 잠재 채널을 포함하는 64개의 감각 채널
• 행동을 위한 7개의 연속 모터 효과기
• 통신을 위한 최대 16개의 브로드캐스트 채널
• 통신 대역폭, 기억 감쇠, 공격성 대 협력성을 포함한 29개의 유전 가능한 게놈 특성

뇌는 새로운 뉴런을 성장시키고, 연결을 가지치기하며, 노드당 7개의 활성화 함수 중 어떤 것이든 진화시킬 수 있습니다. 모든 인지 구성 요소에는 대사 비용이 있습니다 - 더 많은 뉴런, 연결, 또는 통신은 더 많은 에너지를 필요로 합니다.

진화 메커니즘

에이전트들은 두 가지 주요 목표를 가지고 있습니다: 생존하기에 충분한 에너지를 수확하고, 번식할 수 있을 만큼 오래 살아남는 것입니다. 번식할 때, 자손들은 NEAT 유전자 정렬을 통한 완전한 성적 교차로 양쪽 부모로부터 변이된 신경 특성 사본을 물려받습니다. 여기에는 감각 처리, 행동 동기, 그리고 모든 29개의 게놈 특성이 포함됩니다.

이 시스템은 어떤 방향으로든 진화를 허용합니다. 에이전트들은 이전에 알려지지 않은 감각 채널을 발견하고, 통신 패턴을 개발하며, 유전 가능한 복합 행동이 되는 모터 패턴을 만들고, 진화하는 게놈 특성을 기반으로 구별되는 종을 형성할 수 있습니다.

초기 실행 관찰 결과

12시간 동안의 한 실행에서, 초기 30개의 에이전트는 7,000개 이상으로 증가했습니다. 시뮬레이션은 대부분의 개체군을 쓸어버린 20회 이상의 개체군 위기와 기근을 경험했으며, 그 후 소수의 생존자들로부터 회복되었습니다. 이 기간 동안 18,000개 이상의 에이전트가 사망했습니다.

생존한 에이전트들은 더 효율적인 에너지 소비를 진화시키고, 불필요한 신경 복잡성을 가지치기하며, 기본적인 통신을 개발하고, 자주 번식했습니다. 일부 계통은 대뇌 피질 구조를 완전히 벗어나면서도 뇌 용량을 향상시켰습니다. 다른 경우에는, 개체군이 단일 생존자로 붕괴된 후 그들이 변이된 후손들로 세계를 다시 채웠습니다.

대시보드 및 모니터링

Werld에는 "Werld Observatory"라는 Next.js 대시보드가 포함되어 있으며, 다음과 같은 실시간 뷰를 제공합니다:

• 개체군 역학
• 뇌 복잡성 지표
• 종 추적 경로
• 서사적 이야기 생성기
• 실시간 세계 지도 시각화

프로젝트 상태

이 프로젝트는 GitHub에서 42개의 스타를 받은 MIT 라이선스 하에 오픈 소스입니다. 제작자는 로컬에서 실행할 때 상당한 저장 공간을 소비할 수 있다고 언급했습니다. 코드베이스에는 에이전트, 대시보드, 엔진, 지속성, 추론, 시스템, 유틸리티 디렉토리가 포함되어 있습니다.