АЛГОРИТМИ НЕЙРОННИХ СІТОК ДЛЯ ПРОБУДОВИ КЛІТИННИХ АВТОМАТІВ

Анотація

Клітинні автомати вже багато років знаходяться в центрі уваги завдяки своїй здатності генерувати широкий спектр складних динамічних систем. Вони базуються на основі простих базових наборів правил та відображають багато суттєвих рис складної самоорганізованої колективної поведінки, що спостерігається в реальних системах. Під тривимірними клітинними автоматами розуміють автомати, що найбільш близькі до об'єктів реального світу, але поведінка таких машин залишається мало вивченою. Існує безліч реалізацій одновимірних та двовимірних клітинних автоматів, таких як ігри Ленгтона Мурашник та Життя, але для тривимірних клітинних автоматів їх набагато менше. Клітинні автомати дозволяють надати
єдиний пристрій для опису математичної моделі вивчення процесів різної природи.
Під час досліджень виникає потреба в розумінні того, що відбувалось декілька етапів тому та початкового стану системи, в залежності лише від її поточного стану. Велике значення для таких
систем має той факт, що клітинні автомати можуть бути універсальною моделлю для паралельних обчислень. В роботі розглядається можливість відновлення правил побудови клітинного автомату та його початкового положення за допомогою нейронних мереж. Етапи еволюції динамічної системи замінюються на випробування згорткової нейронної мережі. Це дозволяє значно скоротити час обрахунку етапу розвитку клітинного автомату.

Використання нейронних мереж надає можливості для знаходження розв’язку оберненої задачі еволюції. Для вирішення цієї задачі було розроблено та реалізовано скрипт на мові програмування Python на базі бібліотек Keras та Theano для побудови моделі Згорткової нейронної мережі. Дана модель вивчає правила переходу для тривимірних клітинних автоматів, що приводять до генерації стабільних структур певного наперед заданого вигляду.

Ключові слова: клітинний автомат, нейронні мережі, еволюція, динамічна система, тривимірний простір.