現在、FlexNeuroAI の改良作業を進めております。
以前のヴァージョンに対して脳の学習機能に関する幾つかの機能を追加で実装しました。
動物の脳のような学習に必要な最低限の機能は実装出来たのではないかと思います。
前回の2D レース シミュレーターに加えて、今回は蛇シミュレーターを作成しました。
多数の蛇達が矩形の障害物を回避しながら丸いドットを目標に追い駆けるという内容です。
上記の動画では64匹の蛇達が蠢いています。
シミュレーションを早く終わらせる為に数倍速で描画しています。
何故今更簡単そうな蛇のシミュレーターなのかと言いますと、蛇は動きが滑らかで転んだりしないので、行動と報酬の関係が連続的で滑らかだからです。
当然人型ロボットなどですと、バランスを崩して転倒したりする為、行動と報酬の関係が不連続になり、報酬の谷が出来ます。
報酬の谷が出来ると、それを越える為の進化は非常に難しいのです。
生物の進化史の多くの時間は水中に有りました。
水中は行動と報酬の関係が滑らかで、進化にとっては良い環境です。
今回は水中ではありませんが、まずは滑らかな蛇で進化させようという考えです。
因みに今回もプログラムのコーディングは Claude Code for VS Code の Opus 4.7に任せました。
蛇の頭からは各7本の光線を飛ばし、障害物と目標を検出しています。
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