Vida-artificial: Uma reprodução em Python de 300 linhas da pesquisa de Vida Computacional

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: March 9, 2026🔗 Source
Vida-artificial: Uma reprodução em Python de 300 linhas da pesquisa de Vida Computacional
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O que é isso

Artificial-life é uma reprodução em Python de 300 linhas do artigo de pesquisa Computational Life 'Como Programas Bem Formados e Autorreplicantes Emergem de Interações Simples'. Ele simula a emergência de autorreplicação em uma grade de programas simples.

Como funciona

A simulação usa uma grade 240x135 contendo 64 programas semelhantes ao Brainfuck com comprimento de instrução de 64, inicializados aleatoriamente. Cada iteração segue este processo:

  • Programas vizinhos são emparelhados aleatoriamente
  • Suas fitas de instruções são concatenadas
  • O programa combinado é executado por no máximo 213 passos
  • Após a execução, as fitas são separadas novamente

As instruções podem fazer loops e mutar as próprias fitas de instruções. Conforme descrito no artigo original, programas autorreplicantes que copiam a si mesmos na fita do vizinho frequentemente emergem espontaneamente e se espalham para dominar toda a grade.

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Representação visual e execução

Cada pixel representa uma instrução com cores únicas, enquanto o preto indica armazenamento de dados brutos (não uma instrução). Cada seção de 8x8 pixels representa um único programa.

Para executar uma simulação com semente 1:

uv run main.py --seed 1

Nesta execução específica, um autorreplicador emerge relativamente cedo e domina a maior parte da grade até que um autorreplicador mais eficiente evolua e domine tudo.

O repositório inclui saídas de exemplo: universe.gif e universe.mp4 mostrando o progresso da simulação.

Detalhes técnicos

O projeto usa exclusivamente Python (100,0% de acordo com a detecção de linguagem do GitHub) e inclui arquivos padrão de projetos Python: pyproject.toml, uv.lock e .python-version.

Esta implementação demonstra como comportamentos emergentes complexos podem surgir de regras de interação simples, mostrando especificamente como programas autorreplicantes podem evoluir sem programação explícita para replicação.

📖 Leia o código-fonte completo: HN AI Agents

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