スクラップブック: 人工生命

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2012年2月21日火曜日

細胞の認識

-文様形成の理論

p16
個々の細胞は、常に全体のどのあたりにいるかを、細胞の相互作用を通じて”知る”ことが必要になる。

関連　形についての覚え書き
　　　記号学入門

memo)

どこを作っているのか、自分は何なのか、何を作るのか
情報はどこにあるのか、何ができるのか
どこから始まってどうやって伝わったのか
　　情報伝達の手段　電気、化学物質の拡散、化学反応の連鎖、性質の変化、力
　　必要な伝達の速さ

情報とその解釈（位置情報とそれに対する細胞の解釈どちらが変化してもかわる）
硫酸とアルミ　アルミは溶ける必然性がある
卵という言葉が卵を指さなくてもよい　解釈　意味論
ホルモンと標的器官　甲条腺ホルモン　カエルの変態

自己認識　アイデンティティの確立

周りの環境の条件

2012年2月5日日曜日

放送大学卒業研究メモ

＿卒業研究＿
研究テーマ（４０字以内）
生物の形態形成モデル

形態を生成するダイナミクス
形態を生成するシステムのコンピューターシミュレーション
キーワード　形態形成、コンピューターシミュレーション、モデル、

研究テーマの概要
卒業研究履修の動機
いままで放送大学で学び、単位は取得してきたが、本当にそれが身についているか疑問　自分の力を試したい。有効
高校のときにイモリの再生を観察したときに感じた漠然とした疑問に、何らかの道筋をつけたい。

いままで漠然とした疑問だったものを卒業研究を通して、もっとはっきりさせたものにしたい。

自分に欠けているものを身につけるために、卒業研究は有効だと考える。
研究をすすめるための基礎知識を得る。

履修した授業科目、これまでに読んだ文献
千葉大学　細胞・組織制御学　形態形成学　東京都立大学　発生生物学概論１
放送大学　カオス学入門　生物学概論　
DNAだけで生命は解けない〜場の生命論〜　Ｂ・グッドウイン
シートからの体作り　本多久夫

現段階での履修計画
抽象的

形の収集
生物に限らず、自然界にみられる規則的な形やパターンを収集し分類を試みる。

収集したもの中から
生物に限らず、パターン、形を作っていると考えられるものを

マルチエージェントの考え方を使ったコンピュータシミュレーション
マルチエージェント　網羅
個々の要素のふるまいを記述して、その要素同士の相互作用によって
生じるマクロな現象を観察する。

自己組織化、創発、マルチエージェント

研究のテーマ
生物（動物、植物）学、物理、工学、さまざまな分野で観察される
パターンや形の成り立ちを文献から
調べて、それらを統一的に扱うための枠組みを作る。
そのための方法として
パターンが形成されるものをさまざまな分野から集める。
現在提出されている形態形成の仮説をシミュレーションしてみる
いろいろなところで見られる形を見かけで分類する。
ex）ひびわれ、縞、水玉、チューブ、枝分かれ、袋　などなど
それぞれの分類ごとにその形ができる仕組みを調べて、共通点を探す。
生物、物理、工学、さまざまな分野で観察されるパターンや形の成り立ちを
調べて、それらを統一的に扱うための枠組みを作る。
パターンが形成されるシステムの起源を考える。（進化を視野に入れて）ゼブラフィッシュの皮膚の模様
ニワトリの羽毛原基パターン
ショウジョウバエの複眼
ショウジョウバエの剛毛

血管の分岐
肺の分岐
木の枝分かれ
小腸表面のひだ
巻貝の殻

脊椎動物の傍軸中胚葉の分節
ショウジョウバエの分節
指のわかれかた
サンゴ
放散虫
粘菌の集合パターン
シンメトリーな形（ヒトデ、植物の茎断面）
細菌のコロニー
雪の結晶
結晶
ひび割れ

コンペイトウ
液晶

シミュレーションとは別に、人工生命、複雑系の分野で研究されている
パターンの形成についても調べる。

どのような仕組みでパターンができるのか。
どのようなパターンを作りうるのか。

全体と部分
要素のふるまいを決めるだけで階層的な構造を作ることができるのか。
遺伝的アルゴリズムなどを使って、条件に適した要素の
ルールを見つけることができるか？
生存条件を変えたときに、個々の要素のルールに対してどのような影響を
与えるのか（えさを効率よく捕まえる、温度に強い)
できあがった集合同士が相互作用をするとき集団としてのあり方が
個々の要素に対してどのように働くのか？

選択は個体に対して働くのか、種にたいして働くのか、

（創発
社会的な構造を作ることができるか。形の分化した集合

進化
現在の進化論では環境は一定のものとして扱われているが、実際は
生物にとっての環境は移動や行動パターンによって動的に変化する
生物の行動に応じて変化する環境にはどんな変化が有効か

パターンが形成されるシステムの起源を考える。（進化を視野に入れて）
形の分類
形を作り出す仕組みについての考察、分類
メカノケミカルモデル、チューリングモデル、
形ができるまでのプロセスとできあがった形の関連性
形の作り出す機能と階層性
形の評価

実際はどうであるかにこだわらず、その形を作ることができる方法を考えて、プログラムとして表現する
文献→モデル→プログラム　シミュレーション
観察結果　推測　モデル化　プログラミング

プログラムとしてどのような表現ができるのか。
マルチエージェント、セルオートマトン、動的セルオートマトン
何をどう表現するのか。（物質の移動、場、、、）

情報収集　
文献、論文の探索、論文ノートの作成

実験
文献をもとにモデルを作成してコンピュータで実際に同じようなパターンが
えられるか追試する。

別の方法を使って同じようなパターンを作ることができないか検討する。
パラメーターを変えたときにどんなパターンが表れるか調べる。

手法の探索
マルチエージェント
見方の探索
どのようにモデル化するか。
計画の見直し　
基礎知識の習得
物理、数学、プログラミング、発生生物学、複雑系、自己組織化

NETLOGO,SWARM

短期のプロジェクトを積み重ねていく
モデルの作成、テーマごとに集中してしらべる

パターン形成一般
工学、生物学、数理科学、などの分野からパターン形成について
書かれている文献を集める。
みじかなもののかたちを収集してテーマを探す。そのテーマについての論文を
探す。

生物の作り出す形にはどんなものがあるのか。

数多くあるパターン形成のモデルを分類する。
どんな形を作ることができるのか。

2012年1月31日火曜日

選択は個体に働くのか種に働くのか

問題のたてかたがちがうのではないか？
あれかこれかではなく

群れで行動するという特質は、個体への選択だけでは考えられない
いろいろなレベルで働く
個体にも種にも働く
内部構造を考える

細胞、個体、種、生態系、

選択の働くレベル

選択を記録するレベルがどこにあるのか

部分と全体

細胞が群れを作るアルゴリズム
それが選択圧にどのような影響をあたえるのか

創発と評価系の

原子はそれ自体は変化せず、それより上のレベルで

客引きのための激安商品
全体で損失を補填することで全体の

人工生命　アイデア

動きまわるセルオートマトン

有意義な人工生命

人工生命　有田隆也　科学技術出版　　2000年　4980円　

状態遷移規則ばかりに依存して自己複製を行うようなモデルは検討の対象としては排除すべきであり、そうではなく、主にパターンの構造自体に依存して自己複製が行われるようなモデルこそが生物システムの研究にとって有意義である。

memo プログラムによって情報をもたせるのではなくプログラムによって生み出された構造自体に情報をもたせる。

人工生命動物園

あらゆるパソコンで動く人工生命を集める
Mac用win用
キーワード

分類
進化
発生
自己増殖
生態系
複雑さ
方式
CA
GA
人為選択
相互作用

シミュレーション

図解　人工生命を見る
佐倉　統監修　高間康史著　同文書院　１９９８

１次元セルオートマトン
　両隣と自分の状態できまる
次の状態は１つ下のセルに反映される　
０００　０
００１　１
０１０　０
０１１　１
１００　１
１０１　０
１１０　１
１１１　１

２の８乗　パターン

λ　次のステップで静止状態にならない状態数

バイオモルフ
リチャード・ドーキンス
The Blind Watchmaker

L-systemr
リンデンマイヤー　

cybertation
http://www.nottinghill.com/cyber/cyberlay.htm

sbart

PrimordialDance
パンスペルミア
カールシムズ

ＶＳＡ
東京大学　石塚

アリの共同作業
作者　ジュン・ルイ・ドネブール
幼虫を見つけるとつかんで移動する
つかんでいるときの別の幼虫に遭うとその横におく

2012年1月30日月曜日

starlogo解説

モデルを作るまでに必要な概念
プログラミング
コマンド
変数
引数
パッチってなに
タートルってなに
空間概念
座標
タートル座標と絶対座標

二次元、wrap(越える)、つみかさね
オブジェクト
属性、向き、場所
タートルモニター、パッチモニターの使い方
特定の対象だけに働く様にする

練習
亀を極める
亀を作る
亀を動かす
前後左右、向きをかえる
リセットする

くりかえしで図形を書く
三角形、正方形、五角形
多角形を回転
特定のタートルだけ動かす
IDで
色で
変数で
setの使い方
色を変える
setc red
リンク　色の一覧
場所をセット
setxy 20 20
亀の情報を見る

ランダムを使う
タートルをばらまく
setxy random random
色をでたらめに
setc random 256
でたらめに動く
rt random 360 fd random 10
知る
画面の大きさ
自分の位置
一番近いタートル
までの距離
端から端を越えて
端を越えないで
のＩＤ

人工生命の作り方
ラグ
ステイトは０から２５５
８つの平均＋１
２５６以上のとき２５６を引く
ヴォート
ステイト　０、１
９この多数決
５以上のとき１
それ以外０
拡張
４のとき１に
６以上１
３以下０
ライフゲーム
作者　ジョン・ホートン・コーウェイ
各セルは０か１の値をもつ
隣接する８つのセルの合計でセルの次の状態が決まる
自分が０で合計が３のとき１になる
自分が１で合計が２か３の時そのまま１
それ以外はすべて０になる
ブレイン
作者　ブライアン・シルバーマン
０、１、２の３つの状態をもつ
０　準備
１　発射
２　休止

隣接する８つのセルの内、１のステイトをもっているセルの数
０のとき発射セル合計数が１のときのみ１に
１のときすべて２
２のときすべて０
フェーダー
ステイトは０から６４
ステイト０で合計２のとき１
ステイト１で合計２のとき１
ステイト１でそれ以外のとき２
ステイト２以上のとき　現在のステイト＋２

ランチ　（牧場）
ステイトを２種類作る
ヴォートで２つの領域にわける
一つの領域ではライフルール
もう一つではフレインルール

ターマイト

ボイド

サボティンスキー
ランダムにステイトの最大値を与える
平均＋１
最大ステイトを越えるときは１世代のみ、その値
最大値で一回とどまる
ステイト０へ
資料
色
コマンド一覧

生物の組織と社会のモデル化

全体と部分

社会、組織と呼ばれるものがどのようにしてできるのでしょうか。

社会、組織という言葉が指し示す対象にはいろいろなものがあります。会社の組織、動物の社会などなど。
生物学の中では組織、社会といった言葉がよく使われます。
たとえば、肝臓の組織、細胞社会、といったように。

細胞の集まりと人間のあつまりはまったく違う物ですが
生物を見るときには何でも擬人化して見てしまいがちなので気をつけなくてはいけませんが、何か共通するものも見えてきます。詳しく比べることで、より深く知ることができるでしょう。

これらのものにはどんな共通点があるのでしょうか。
ざっと挙げてみると

同じ形と働きをもった基本となる要素がたくさん集まってできている
集まってできあがったものには一つ一つの要素にはない特別な働きをもっている
要素同士が情報交換できる
要素はある程度独立している

階層構造がある　（部長ー課長ー係長　個体ー器官ー組織ー細胞）

こういった特徴をもったものをマルチエージェントと言います。
これらの特徴をもたせた物をコンピューター上に再現すれば、人間の社会であれ、細胞であれ共通の仕組みでシミュレーションすることが出来ます。

形の制御
形を作る仕組みの仮説
極性

それを実現するためのしくみ
　　　　　　増える
　　　　　　重なる
　　　　　　広がる

2012年1月28日土曜日

進化の定量化

＿進化＿

進化の定量化　進化量
遺伝子の変化割合

理論上予測される探索能力
突然変移率
生存期間
子どもの数

理想状態でのシミュレーション

人工生命　メモ

＿人工生命＿のキーワード

現象
創発
共進化
進化

しくみ
自己組織化
分散並列
マルチエージェント
自律的
ニューラルネットワーク
ゲーム理論
選択

クラス１　すべてのセルが同一の状態にある
クラス２　定常的、あるいは周期的でシンプルなパターンになる
クラス３　カオス的で無秩序なパターンを生み出す。
クラス４　部分的に成長する複雑なパターンを生み出し、その成長が長く続くことが時々ある

λパラメータ
λ＝(K^n - 静止状態に移行する遷移の数）/K^n
K=状態数
n=遷移にかかわるセルの数
K^n=全遷移数

クラス1（０から）→クラス２（0.2から）→クラス４（0.3から）→クラス３（

ライフゲームの場合
λ＝0.273

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