FlexNeuroAI を改良し、人工脳を目指す。

今年取り組んでいます、進化的アルゴリズム(EA)を応用した人工ニューラル ネットワーク(ANN)である FlexNeuroAI を更に改良し、より脳の機能を再現可能にしました。

上記動画は優れたゲーム エンジンである Unreal Engine 5 に 3DCG 編集アプリの Blender で作成した Ant ロボットをインポートし、スケルタル メッシュ + 物理アセットで物理ボディーと関節のコンストレイントを設定し、 FlexNeuroAI を各ロボットに実装、物理シミュレーション空間で画面奥の白色の球体の UFO に近付くよう進化シミュレーションを行っている様子です。

36 体の Ant ロボット + FlexNeuroAI が何度も世代交代を繰り返し、進化的に淘汰圧によりネットワークが変化、 UFO 直下に到達する個体が複数現れました。

上は Ant ロボット達が目標の UFO に到達して間も無い時の FlexNeuroAI の脳の人工ニューラル ネットワーク。
下はそこから暫く脳細胞を増やした後のプロット画像。
ネットワーク グラフのプロットには Python の networkx, netgraph, matplotlib を利用しています。
下の方は入出力ニューロンのクラスターからその他のニューロンが発生して相互に繋がっている様子が見られます。

具体的なネットワークのアルゴリズムは秘密なのですが、昔の NEAT や HyperNEAT に倣いつつ、独自の工夫を幾つも加えたものとなっています。

非常に高速にシミュレーションが可能で、マルチコア対応、GPU 対応、分散型コンピューティング対応、サーヴァー-クライアント間でのあれこれも(秘密)可能です。

Ant ロボット達がまだ胴体を地面に着けて這い歩きなのは、報酬設計に立たせるような要素を入れていない為です。
立たせて歩かせたい場合、報酬設計に胴体の高さを入れたり、或いは脚関節の可動域を制限すればそれは可能です。

少し複雑なタスクを与えた場合は恐らくニューラル ネットワークはプロット画像のような単純なものから進化して機能分化やニューロンのクラスター化、繰り返し構造などが出現する筈です。
人間の脳のミニカラム構造のようなものが生成可能なようにアルゴリズムを組んであります。

もし私の取り組みに関してビジネスや研究の話をしたい方がいらっしゃいましたら、是非ともご連絡下さい。

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