Coralai: Intrinsic Evolution of Embodied Neural Cellular Automata Ecosystems

本文介绍了Coralai框架，用于探索各种神经元细胞自动机（NCA）的生态系统。Coralai中的生物利用模块化、GPU加速的Taichi内核进行交互、实施环境变化，并通过HyperNEAT和PyTorch实现局部生存、合并和突变操作来进化。我们提供了一个探索性实验，实现了受粘菌行为启发的物理学，展示了固着生物和移动生物之间的竞争、资源消耗和恢复的周期，以及不同生物之间的共生关系。最后，我们概述了未来的工作，通过多尺度复杂性和多样性的度量来发现模拟参数。Coralai的代码可在https://github.com/aidanbx/coralai找到，视频演示可在https://www.youtube.com/watch?v=NL8IZQY02-8找到。

本论文旨在通过Coralai框架探索不同的神经元细胞自动机(NCA)生态系统。论文试图展示如何使用该框架来模拟生物间的竞争、资源消耗和恢复以及不同生物之间的共生关系。

Coralai框架利用HyperNEAT和PyTorch实现本地生存、合并和突变操作，通过模块化、GPU加速的Taichi内核进行生物间的交互和环境变化。论文的关键思路是基于史莱姆菌行为的物理学启发，展示了竞争和共生等生态系统现象的出现。

论文提供了一个探索性实验，展示了生物之间的竞争、资源消耗和恢复以及不同生物之间的共生关系等现象。Coralai框架的代码已经公开，可供使用。未来的工作将重点研究如何通过多尺度复杂性和多样性等度量来发现模拟参数。

在这个领域中，最近的相关研究包括《A review of artificial intelligence applications in agriculture》、《A review of artificial intelligence and machine learning for smart farming》等。