Реактивное программирование для сложных симуляций агентов и окружения на языке Julia
Практические применения и ценность:
Принцип свободной энергии (FEP) и его расширение, активный вывод (AIF), представляют уникальный подход к пониманию самоорганизации в природных системах. Эти концепции предполагают, что агенты используют внутренние генеративные модели для прогнозирования наблюдений от неизвестных внешних процессов, постоянно обновляя свои восприятия и управляющие состояния для минимизации ошибок прогнозирования.
Существующие попытки решить вызовы симуляции взаимодействий агентов и окружения в основном сосредоточены на фреймворках обучения с подкреплением. RxEnvironments.jl представляет собой реактивное окружение, обеспечивающее эффективные и гибкие симуляции для моделирования взаимодействий агентов и окружения.
RxEnvironments.jl применяет реактивный подход к проектированию окружения, обеспечивая многосенсорное, мультимодальное взаимодействие между агентами и окружением без строгих ограничений на коммуникацию. Пакет предлагает детальное управление над наблюдениями, позволяя различным сенсорным каналам работать на разных частотах или срабатывать в зависимости от конкретных действий.
RxEnvironments.jl демонстрирует свою гибкость через реализацию сложной симуляции футбольного матча. Это мультиагентное окружение включает 22 игрока, показывая способность пакета обрабатывать сложные, реальные сценарии. Симуляция структурирована с использованием отдельной сущности, представляющей состояние мира, и отдельных сущностей для каждого игрока.
RxEnvironments.jl также демонстрирует свою гибкость, моделируя сложную систему слухового аппарата, включающую агентов на основе активного вывода для подавления шума. Этот комплексный сценарий включает взаимодействие нескольких сущностей: сам слуховой аппарат, внешнюю акустическую среду, пользователя и интеллектуального агента на телефоне пользователя.
Используйте RxEnvironments.jl для моделирования сложных сценариев агентов и окружения, обеспечивая гибкость и эффективное управление взаимодействиями.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с GitHub проекта.
