Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Симуляция

SimInTech первая среда моделирования в России, импортозамещение, конкуренция с MATLAB

06.10.2020 14:22:26 | Автор: admin

Инженеры по всему миру ведут разработку в среде MATLAB, это их любимый инструмент. А может ли российская IT-индустрия предложить достойную альтернативу дорогому американскому софту?

С этим вопросом я пришла к Вячеславу Петухову, основателю компании 3В Сервис, которая производит отечественную среду моделирования и разработки SimInTech. После попытки продать свою разработку в Америке он вернулся в Россию и делает конкурента MATLAB здесь.

Поговорили о трудностях внедрения сложного IT-продукта на российский рынок, маркетинге на грани, принципах работы SimInTech и её преимуществах перед MATLAB.


Полную версию, которая охватывает очень много интересных вопросов, вы можете посмотреть на моем ютуб-канале. Здесь же я приведу в сжатом виде некоторые интересные моменты, творчески переработанные под печатный формат.

Фаря:
На чём написана среда SimInTech?

Вячеслав Петухов:
Изначально и сейчас она написана на Паскале.

Серьёзно? Кто-то на нем еще пишет?

Да. Он спокойно себе развивается, Скайп был написан на Delphi. Когда мы начинали разработку это была чуть ли не первая среда, в которой можно было быстро набрать код, не заморачиваясь, и заняться сутью.

Если сравнивать с MATLAB, то какие библиотеки SimInTech, по твоему мнению, самые сильные сейчас, какие еще недоработанные, какие планируется доработать?

Математическое ядро уже готово, можно использовать. Готова гидравлика. Кипение воды в трубах и работа турбины это основа, то, с чего всё начиналось. Один заказчик долго пытался посчитать с помощью MATLAB, но в итоге у него ничего не заработало, у нас эта задачка буквально через день была решена.

В целом у нас нет ничего неудачного, но есть области, где мы еще не копали. Допустим, в MATLAB есть тулбокс для расчета динамики летательных аппаратов, а у нас нет. Но это не потому, что у нас что-то не хватает, просто мы этим не занимаемся.

А что на счетавтоматической генерации кода? MATLAB этим очень кичится.

Это смешно. Матлабовская кодогенерация это просто смех. Если говорить про наш продукт, то теперь операторы АЭС открывают ноутбук на станции, открывают схему в SimIntech, подключают к стойке, которая управляет реактором, и правят эту схему. Программиста нет.

***

Мне кажется, это очень интересная история, что вы делаете свой сложный российский продукт, но почему у вас такой жесткий маркетинг? Почему в каждую дырку (отверстие) нужно обязательно вставлять MATLAB?

Потому что изначально все наши коммерческие проекты начинались тем, где обкакивался MATLAB. Я считаю, что MATLAB у нас используют все, это стандарт де-факто, они на рынке, все их знают. И вот мы приходим и говорим: У нас есть всё то же самое, только лучше. Но часто возникает проблема, если приходишь с российским продуктом: Это что, импортозамещение? Взяли, денег намыли, теперь нам пытаются впарить это

Вот одна из твоих цитат из ВКонтакте:

И при этом ты говоришь, что по отношению к SimInTech понятие импортозамещение употреблять не стоит. Хотя тут сам на это и намекаешь.

Здесь написано, что ВУЗ заплатил 25000000 . За что? Зачем ВУЗу на 25000000 покупать MATLAB?

А зачем ему SimInTech покупать?

SimInTech не надо покупать. Качай и учи. Передаточные функции, фазочастотный анализ, устойчивость. Это всё можно делать бесплатно. У нас можно качать демоверсию и в ней всё это делать.

И сколько эта демоверсия доступна?

Нет ограничений по времени, но есть ограничение по сложности 250 блоков. Для обучения это выше крыши. Не надо тратить деньги на американцев.

Часто вижу твои комментарии в соцсетях и на Хабре с возмущениями про MATLAB. Они, что-то делали и MATLAB посчитать не смог, а вот у нас считает. Но для человека, который работает в MATLAB, это значит, что он просто недоразобрался. Открываешь документацию, и все получается.

Это понятно. Но моя задача тебе продать. Как еще я тебе продам, если ты пользуешься MATLAB? Ты позовёшь своих инженеров и скажешь им: Вот пришли ребята, хотят нам предложить аналог MATLAB. А у инженера в матлабе наработана библиотека и куча всего. Он откроет SimInTech и скажет: Ой, да у вас интерфейс не такой, да у вас линии неправильные рисуются и т.д.

Так в этом же и заключается проблема бизнеса. Многие компании, которые, пытаются продать какой-либо продукт, идут на ухищрения. Устраивают тренинги, показывают товар лицом

Наш заказчик к нам придёт, потому что у него проблема с MATLAB. А те, у кого нет проблем с MATLAB, кого всё устраивает, в принципе, не наши заказчики. Они не придут. Мне нужно, чтобы все знали, что SimInTech это то же самое, что MATLAB, но лучше.

То есть ты за счёт MATLAB пиаришься?

Ну да.

***

А зачем ты приходил к конкурентам в Софтлайн (дистрибьюторы MATLAB)?

Я предлагал им гениальную бизнес-идею. Я знаю, что у них где-то порядка 50% прибыли уезжает в Америку. Давайте оставим эти 50% здесь и на эти деньги мы разработаем всё, что угодно.

Чем закончилась ваша встреча?

Их директор сказал: Мне не интересно, у меня и так всё хорошо. Не захотел участвовать в процессе маркетингового сопровождения: уроки, презентации, материалы, учебная литература. Я хотел, чтобы Софтлайн, как он продаёт MATLAB, продавал SimInTech. Деньги, которые сейчас уходят в Америку, можно было бы оставлять у себя и делить с нами.

Очень амбициозно

Если вам понравилось, приглашаю к просмотру полной версии.
Пишите в комменты, что вы думаете о разработке отечественных аналогов продвинутого импортного ПО.

Подробнее..

Новые возможности SOLIDWORKS Flow Simulation 2021

04.03.2021 14:05:18 | Автор: admin

В SOLIDWORKS Flow Simulation 2021 появилась возможность решать новые типы задач вычислительной гидродинамики (CFD). Усовершенствован также процесс обработки результатов. Читайте краткий обзор новых и улучшенных функций Flow Simulation 2021 ниже, а чтобы получить полную информацию, скачайте документ Новые возможности SOLIDWORKS 2021 (PDF).

Вращающиеся потоки жидкости

Rotating Region мощная функция, предназначенная для моделирования вращающихся потоков жидкости. В SOLIDWORKS Flow Simulation 2021 вращающиеся области можно комбинировать со свободно движущимися поверхностями. Это идеально подходит для задач моделирования смешивания и может быть использовано для анализа поведения изделий в эксплуатации.

Взгляните на изображенную ниже модель компонента гидравлического механизма, который взаимодействует одновременно с двумя потоками. Наша задача проанализировать значения крутящего момента и передаваемой мощности. Мы определили цели, а затем отследили, как вели себя крутящий момент и мощность в ходе анализа. В SOLIDWORKS Flow Simulation 2021 сводная таблица результатов содержит дополнительные столбцы, что облегчает поиск максимальных значений и моментов их возникновения.

Визуализация результатов

Добавлена новая команда, позволяющая строить эпюры, основываясь на шаблоне сцены. Вы можете одновременно создавать одни и те же эпюры в нескольких проектах и активизировать их для просмотра.

Если одну или несколько эпюр планируется использовать в других проектах, сделайте их видимыми и воспользуйтесь новой опцией Создать шаблон сцены. Таким образом, всего за один вызов команды можно создать свои пользовательские эпюры не только в текущем, но и в любом другом проекте.

Теплопередача

Еще одна распространенная область применения SOLIDWORKS Flow Simulation расчет теплопередачи. Внутри изображенного ниже кожуха находятся несколько электрических компонентов, которые генерируют теплоту. Сам кожух выполняет здесь роль теплоотвода. Но как точно определить структуру тепловых потоков в этой конструкции?

Следует воспользоваться функцией Картина тепловых потоков, графический интерфейс которой помогает быстро понять, где генерируется теплота и куда она уходит. В нее добавлена опция, группирующая все элементы по типу, чтобы вы могли быстро проверить энергетический баланс и убедиться, что задача обладает сходящимся решением.

Ограничение области отображения

Теперь вы можете подробнее исследовать определенные участки модели, определив область обрезки. Опции автоматического масштабирования позволяют установить минимальное и максимальное значения в пределах этой области, поэтому ручная подгонка здесь не нужна.

Решайте задачи инженерного анализа, пользуясь расширенными возможностями моделирования и эффективной обработки результатов в SOLIDWORKS Flow Simulation 2021.

Смотрите видеоролики о том, что нового в SOLIDWORKS 2021 а за более подробной информацией обращайтесь к авторизованным партнерам в вашем регионе.

Подробнее..

SOLIDWORKS Simulation 2021 быстрое, стабильное и точное моделирование контактов

09.03.2021 14:21:03 | Автор: admin

SOLIDWORKS Simulation 2021 самая полнофункциональная из всех версий этого программного продукта.

Мы по-прежнему нацелены на то, чтобы сделать процедуры моделирования и анализа проектов, выполняемых в SOLIDWORKS, проще и быстрее. Новые и улучшенные функции Simulation 2021 помогут вам вывести качество продукции и скорость ее разработки на беспрецедентный уровень.

Производительность: ускорение процессов моделирования

В SOLIDWORKS Simulation 2021 контактные взаимодействия рассчитываются значительно быстрее, чем в предыдущих версиях. Решение контактных задач ускоряется благодаря использованию параллельных многоядерных вычислений, оптимизации загрузки процессора, более быстрому расчету жесткости и надежной передаче данных о контактных парах. Конструкторы особенно оценят преимущества новой версии при работе с моделями, где имеются многочисленные контактные взаимодействия.

Замеры, выполненные нашими разработчиками и партнерской компанией Computer Aided Technology (CATI), говорят об улучшении производительности в пределах от 25% до 67%.

Рис. 1. Анализируемая модель с многочисленными контактными элементами.

Удобство: стабилизация моделируемых контактов

Многие модели CAD обладают неидеальной геометрией: в них, например, встречаются слегка разъединенные поверхности и тела с зазорами. Такие элементы затрудняют работу решающего модуля, что, в свою очередь, увеличивает затраты времени на моделирование. Функция стабилизации контактов SOLIDWORKS Simulation 2021 решает эту проблему.

Стабилизация работает так: к нуждающимся в этом областям до того, как они вступят в контакт, добавляется небольшое численное значение жесткости. Таким способом решающий модуль преодолевает проблемы нестабильности, и задачи моделирования, выполняемые инженерами-конструкторами, значительно упрощаются.

Вы спросите: а как этим воспользоваться на практике?

Очень просто! Стабилизация применяется к контактам автоматически всегда, когда в геометрии присутствуют зазоры. Эта новая возможность часть нашей концепции надежных настроек по умолчанию. SOLIDWORKS Simulation 2021 сам задает для большинства параметров моделирования оптимальные значения, а пользователям остается лишь изменить отдельные поля.

Рис. 2. Контактная модель с начальным зазором.

Повышенная точность: лучшая сходимость и реалистичное представление контактов искривленных поверхностей

При формировании сетки трудно определить точные зазоры между искривленными поверхностями, особенно когда сетка или ее отдельные элементы имеют пониженное качество. SOLIDWORKS Simulation 2021 автоматически вычисляет условия коррекции геометрии, чтобы улучшить представление цилиндрических, сферических и конических поверхностей. Использование этих условий в дальнейших расчетах повышает точность результатов моделирования. Мы добились прогресса в этом направлении, объединив усилия с разработчиками наших решений SIMULIA, которые специализируются на процессах моделирования.

Рис. 3. Контактное взаимодействие между искривленными поверхностями.

Новая функция: набор диагностических инструментов для повышения качества сетки

Сетка высокого качества это ключ к точности результатов, сходимости и скорости вычислений при моделировании и анализе. В SOLIDWORKS Simulation 2021 представлен совершенно новый набор диагностических инструментов, которые позволяют исследовать качество сетки, выявляя некачественные элементы и предлагая их исправить.

Диагностику можно использовать для проверки соотношения сторон, якобиана и т.п. Инструмент Помощник сетки подсказывает, как уточнить сетку в ключевых областях и добиться качества сетки, пригодного для анализа.

Рис. 4. Элементы недостаточного качества, выявленные с помощью инструментов диагностики.

Новое значение по умолчанию: без принудительных общих узлов

В 2020 версии общие узлы перестали принудительно создаваться по умолчанию. Это позволило упростить и ускорить построение сеток для крупных и сложных сборок. SOLIDWORKS Simulation 2021 продолжил совершенствоваться в этом направлении. Повышена точность результатов в сценариях моделирования, где из-за погрешностей сетки образовались зазоры или небольшие пересечения. Типичный пример такой ситуации оболочки с зазорами, обусловленными их толщиной.

Рис. 5. Сетка без принудительных общих узлов.

Новые и улучшенные функции SOLIDWORKS Simulation 2021 принесли реальные преимущества пользователям. Результаты моделирования стали более достоверными, а получить их теперь проще и быстрее, чем когда-либо. Мы продолжаем внедрять в программный продукт как можно больше элементов автоматизации, чтобы вам оставалось меньше ручной работы. Чем быстрее будет проходить цикл разработки, тем раньше ваша продукция окажется представленной потребителям.

Чтобы получить дополнительную информацию или организовать демо-показ SOLIDWORKS Simulation 2021, обращайтесь к авторизованному партнеру в вашем регионе.

Подробнее..

О созависимости (как доказать, что мы живем в матрице)

28.07.2020 04:12:13 | Автор: admin
image

Можно ли обозначить взаимосвязь в мире как чтото исключительно парное? При проведении исследований чаще всего сопоставляются лишь две характеристики, то есть внимание наблюдателей остается фиксированным лишь на критериях исследования. Не справедливо было бы исключить из любых исследований повод? Совершать все исследования полностью вслепую? Контрольная выборка недостаточно контрольна, если критерием исследованием должна выступать та же гносеология.

Человечество обязано провести контрольное наблюдение за опытом с большим количеством исходов, которые были бы легко повторимы, но не имели бы четкого критерия. Таким опытом может выступить системное извлечение из испытуемых предложений: предложения единственная форма отражения действительности, которая не уступает ей в проявлении мысленного отождествления с искомым предметом.

Испытуемым следует задать единственную цель записать единое по смыслу предложение на двух языках. Причем, одно должно стать объектом одного исследования, а второе другого. Мало того, каждое должно начинаться со слов, обозначающих вероятность, например, скорее всего. Далее по случайному предложению из обоих корпусов стоит разослать участникам двух параллельных экспериментов (то есть два на человека) и попросить оценить достоверность факта, указанного в нем, применительно к опрашиваемому.

Если при увеличении доступа к случайной выборке из обоих исследований процентная фактография не будет сходиться, шансы, что мы живем в симулируемой системе, достаточно высоки. Очевидно, что чувакам, которые займутся верификацией, сообщать о том, что они делают, не очень и стоит.
Подробнее..

Перевод На пути к Матрице как происходит исследования в области построения симуляций и искуственной жизни

15.06.2021 16:19:06 | Автор: admin

О проекте


ALiEn это программа моделирования искусственной жизни, основанная на специализированном физическом и рендеринговом движке в CUDA. Он предназначен для моделирования цифровых организмов, встроенных в искусственные экосистемы, и для имитации условий (до)биотической эволюции.

Узнайте о целях проекта и о том, как начать.



Функции

  • Реалистичные физические расчеты кинематических и термодинамических процессов повреждаемых и склеиваемых твердых тел
  • Программируемый материал для моделирования цифровых организмов и эволюции
  • Встроенный графический редактор для проектирования собственных машин
  • Моделирование и рендеринг на GPU
  • Программное обеспечение с открытым исходным кодом и доступно под GNU General Public License, Version 3 (GPLv3).

Под катом два примера (Самопроверяющиеся репликаторы и Репликация на основе информации) применения данного программного комплекса.

Кейс первый: Самопроверяющиеся репликаторы


1. Исходные репликаторы


Самопроверяющиеся репликаторы это машины, которые могут сканировать свою собственную структуру и восстанавливать ее. Таким образом, нет необходимости хранить информацию о конструкции. Мы проведем эксперименты с тремя типами самопроверяющихся репликаторов, различающихся размером и топологической сложностью.

image

  • Первый тип репликаторов довольно минималисичен и состоит из шести ячеек в кольцевой структуре. У него есть сканирующая ячейка, считывающая его структуру, и ячейка-конструктор, создающая потомство. Более того, атакующая ячейка обеспечивает кластер энергией, потребляемой из окружающей среды, а двигательная ячейка перемещает кластер.
  • Второй вариант также имеет кольцевую структуру, но с большим количеством ячеек, выполняющих те же функции. Однако многие из его ячеек не являются обязательными.
  • Последний репликатор обладает гораздо более сложной пространственной структурой, похожей на неправильный шестиугольник.

2. Эволюционные эксперименты


2.1. Настройка

Мы запустим симуляцию для каждого типа репликатора. Идея состоит в том, чтобы начать с небольшой вселенной, наполненной энергией, и нескольких начальных репликаторов. А именно:

  • размер вселенной: 1000 x 1000 единиц
  • 5000 случайно распределенных прямоугольных блоков размером 8 x 4 в качестве питательных веществ
  • 20 репликаторов

Параметры симуляции выбраны для создания дружественной вселенной, например низкая частота мутаций, низкое излучение, низкая стоимость энергии для функций клеток и т.д. Симуляцию с такой предконфигурацией можно скачать здесь:


2.2. Симуляции


2.2.1. Маленькие репликаторы

image

Вначале количество репликаторов растет экспоненциально, пока не будут исчерпаны все ресурсы. После этого устанавливается равновесие, при котором число репликаторов (примерно 6000) остается постоянным. Видео ниже показывает, как репликаторы потребляют последние свободные ресурсы. После этого им нужно потреблять друг друга. Однако из-за мутации произошли незначительные оптимизации, которые привели к появлению более адаптированных особей. Иногда можно наблюдать рост плотных колоний. Это явление показано на рисунке, сделанном на 114 000-м шаге. Каждая светящаяся точка представляет собой отдельного индивида/репликатора.

Колонии стремятся сконцентрировать энергию во враждебной Вселенной и кажутся стабильными только тогда, когда Вселенная относительно плотна из-за окружающего давления других материалов. Высокая плотность внутри колонии обеспечивает легкое потребление энергии репликаторами. Поскольку они более или менее идеально адаптированы к окружающей среде, дальнейших существенных изменений не произошло. Более подробный взгляд показывает, что репликаторы утратили способность двигаться самостоятельно, потому что в этом больше нет необходимости.

Ниже вы найдете два видеоролика: в первом показано, как репликаторы захватывают все доступные ресурсы в небольшой вселенной. Втторое видео дает подробное представление о процессах внутри колонии.



После этой начальной фазы мы постепенно увеличиваем размер вселенной до 4000 x 1000 единиц и постепенно увеличиваем свойства функции ячейки параметров моделирования -> оружие -> стоимость энергии до 1,4. Эти изменения, с одной стороны, понижают давление окружающей среды и приводят к рассеянию колоний. С другой стороны, усложняется потребление энергии. Неожиданно возникает необходимость в адаптации. Репликаторы развивают подвижность, чтобы более активно потреблять ресурсы. После нескольких миллионов временных шагов и фиксации вышеуказанного параметра происходит слияние нового равновесия. Они потребляют друг друга и производят потомство. Но количество репликаторов остается постоянным. Такое поведение можно наблюдать на первом видео, сделанном после 22 миллионов временных шагов эволюции.


Затем мы увеличиваем вышеупомянутый параметр до 2,4. Это приводит к нарушению равновесия, поскольку репликатор слишком быстро теряет энергию. Однако они нашли способ выжить. Каждый раз, когда ресурсы концентрируются локально, они рискуют, потребляют и тиражируются настолько быстро, насколько это возможно. После этого они расходятся и большинство из них умирают. Разрушенные/неисправные репликаторы дрейфуют в пространстве. Когда многие из них подойдут близко, они будут поглощены другими. Таким образом, возникает более сложное равновесие, когда материальные волны периодически сталкиваются и быстро поглощаются несколькими существующими репликаторами. Количество репликаторов растет очень быстро за короткое время. Затем большинство из них умирают и формируют новую материальную волну. Это явление можно наблюдать на видео.


Репликатор, полученный в результате эволюции после 70 миллионов временных шагов, изображен ниже. В ролике показано, как вы будете распространяться в дружественной Вселенной. Интересное поведение, которое можно наблюдать при моделировании, заключается в том, что многие такие репликаторы на самом деле не реплицируются, тогда как лишь некоторые из них производят много потомков. Это может быть выгодно, если многие из них будут конкурировать за ограниченные ресурсы.


image

evolved small replicator

2.2.2. Большие репликаторы


Эволюция этого более крупного типа репликатора идет по несколько иной схеме. С одной стороны, его более крупная структура предлагает больше возможностей для оптимизации и, следовательно, адаптации к новым условиям. С другой стороны, процесс репликации требует больше времени и энергии. Как следствие, развитие периодических материальных волн происходило в гораздо более слабой форме, потому что репликатор не был достаточно быстрым, чтобы захватить материал.

Ниже вы можете найти продукт эволюции после 82 миллионов временных шагов и видео, показывающее его создание. Репликатор движется очень резко и иногда с самоубийством. Такое агрессивное поведение кажется выгодным во вселенных с редкими ресурсами. Его структура эволюционировала, но все еще относительно близка к первоначальной конфигурации. Можно также заметить, что его структура и функции не сильно изменились в более поздние времена. По сравнению с началом, на его ячейках вращается гораздо больше токенов, что приводит к более быстрой активности.


image

evolved large replicator

2.2.3. Сложные репликаторы

Самый крупный вариант исходных репликаторов создает более мелкие структуры за довольно короткие промежутки времени. Что касается большого варианта, приведенного выше, существует больше свободы для оптимизации и можно наблюдать более сложные шаблоны поведения по сравнению с небольшой начальной версией репликатора. Этот факт влияет также на общие структуры Вселенной. Существует большее разнообразие кластеров разного размера. Также не наблюдается периодических материальных волн. Вместо этого происходит больше хаотичных движений и локального скопления репликаторных машин. На видео внизу можно увидеть это явление.


Такие условия могут быть более подходящими для эволюции в сторону более высокой сложности. В моделировании после 26 миллионов временных шагов возникла совершенно новая структура. Он привлекает внимание своей массивной внутренней обработкой. Это похоже на растущую кристаллическую структуру без активных движений или потребления энергии. Деторождение происходит путем разрушения конструкции из-за физических воздействий. Части снова могут расти. Увеличенное изображение этого удивительного продукта эволюции показано справа внизу.


crystalline structure

Это экзотическое существо сосуществует с другими развитыми репликаторами. Пример такого репликатора показан ниже вместе с видео, показывающим его распространение.


image

evolved complex replicator

4. Выводы


Все три типа репликаторов претерпевают наибольшие изменения за первый миллион временных шагов из-за мутации и естественного отбора. Более высокая сложность начальной конфигурации предлагает больше возможностей для оптимизации. Однако как только условия окружающей среды (параметры моделирования и измерения вселенной) фиксируются, эволюционная адаптация замедляется. Даже тихие мутации не могут выжить в популяции.

Все типы исходных репликаторов эволюционируют в варианты, которые намного быстрее воспроизводят и потребляют ресурсы. Наиболее сложные структурные начальные варианты также развивают более сложные модели поведения.

Неожиданным продуктом стало возникновение кристаллических структур, которые могут расти, но не имеют функций активного движения, энергопотребления и репликации. Они воспроизводят себя, распадаясь под воздействием внешних факторов. Детали в основном все еще функционируют.

Кейс второй: Репликация на основе информации


1. Начальный репликатор


Основным предметом настоящего исследования является самовоспроизводящаяся машина, использующая цифровой аналог ДНК. По сравнению с самопроверяющимися репликаторами, строительные команды потомка хранятся в контейнере данных как чистая информация. Благодаря такому подходу мы получаем большую гибкость в создании новых машин, поскольку они возникают в результате манипулирования информацией.

Начнем наш эксперимент с циклической структуры, которая выполняет все необходимые операции в одном основном цикле. Команды построения кодируются в памяти токена, который вращается в циклической структуре. Кроме того, для получения необходимой энергии производятся некоторые случайные движения и атаки на соседние клетки.

На картинках ниже мы можем видеть снимки в процессе репликации. Пока репликатор имеет достаточно энергии, он производит новые ячейки, команды построения которых описаны в разделе данных токена. Каждый раз, когда токен проходит через компьютерную ячейку, инструкции по сборке копируются байт за байтом в его целевое поле. Это может занять до 45 оборотов вокруг конструкции. После завершения процесса копирования из памяти начинается создание дочерней клетки, которое повторяется в случае, если не доступно достаточной энергии. Конструктор получает инструкцию от токена и постепенно строит все 6 ячеек. После построения последней ячейки токен будет продублирован, и копия будет распространена на потомство. Во время этого процесса применяется мутация к памяти токена. Кроме того, происходит разделение строительной площадки на двух индивидов.

После многих циклов репликации количество потомков растет экспоненциально при условии, что доступно достаточно питательных веществ в виде окружающих клеток или частиц энергии. Справа видны реплицирующиеся структуры после нескольких циклов репродукции. Из-за примененной мутации некоторые из них могут иметь разные свойства, что в большинстве случаев приводит к некоторым сбоям в работе.

image

information-based replicator

2. Эволюционный эксперимент


2.1. Настройка

Для нашего эволюционного эксперимента мы создали симуляцию со следующими настройками:

  • начальный размер вселенной: 1000 x 1000 единиц
  • 5000 случайно распределенных прямоугольных кластеров 8x4 ячеек каждые 100 единиц энергии
  • 20 репликаторов

Полную первоначальную конфигурацию можно скачать здесь.

2.2. Симуляция
Во время симуляции мы постепенно увеличиваем размер вселенной до 6000 x 1000 единиц. Затем Вселенная масштабируется до 60 000 x 1 000 единиц, что приводит к увеличению энергии в 10 раз. Количество репликаторов растет экспоненциально и стабилизируется на уровне от 80 до 90 тысяч экземпляров. На этом этапе номер можно прочитать на активных кластерах на мониторе. Результаты, приведенные ниже, нельзя повторить напрямую, так как все моделирование отличается. Однако могут наблюдаться некоторые общие эффекты.

Через какое-то время можно увидеть, что плотные колонии репликаторов через какое-то время могут сливаться. Потому что в текущих условиях репликаторам выгодно развивать ленивые модели поведения, которые не совершают никаких движений и массово атакуют свое окружение. Чтобы предотвратить возникновение такой удобной схемы выживания, мы можем изменить условия окружающей среды. С этой целью мы наказываем атаку клеток, увеличивая параметры функции симуляции -> оружие -> стоимость энергии. Мы увеличиваем его значение до 3 не сразу, а постепенно после 100 тыс временных шагов, чтобы репликаторы могли адаптироваться к новым условиям.

Когда Вселенная заполнена репликаторами, плотность материала может сильно варьироваться в зависимости от региона. Потому что движущиеся репликаторы создают силы, которые отталкивают оставшийся материал. Это явление можно наблюдать на следующем снимке экрана, сделанном через 2 млн. временных шагов.

image

В центре области видны яркие пятна. Это тысячи репликаторов. Со временем они мутировали, и некоторые из них приобрели другой цвет. Слева и справа можно увидеть в основном синий цвет редко распределенный оставшийся материал. На этом снимке экрана показана лишь крошечная часть всей Вселенной. В нашей тестовой системе симуляция выполняется примерно со скоростью 20 шагов в секунду.

Ниже вы можете увидеть отрывок из той же симуляции через 7 миллионов временных шагов. Репликаторы мутировали и могут быстрее размножаться в своей среде.

image

После 59 млн. временных шагов и изменения скорости мутаций с низкой на высокую и наоборот, динамика моделируемой вселенной изменилась с появлением новых типов структур. Их поведение сильно отличается от поведения исходных репликаторов. На первый взгляд они кажутся неисправными мутантами. Но что самое интересное, они растут и распадаются на части, которые сами могут расти.

Похоже, что возник новый тип искусственного образа жизни, который нельзя было представить в исходных условиях. На следующих скриншотах мы представляем разделы вселенной после 61 млн. временных шагов. Файл моделирования на этом временном шаге можно скачать здесь.

image

Достаточно заметной выглядит кристаллическая структура белого цвета в центре. Его цвет является результатом множества циркулирующих токенов. В редакторе мы можем наблюдать более подробную информацию об этой структуре.

image

После дальнейшего увеличения мы обнаруживаем, что эта структура в основном состоит из двух типов ячеек, которые повторяются в пространственных образцах: компьютерной ячейки и ячейки-конструктора. Почти на каждой ячейке есть три токена, содержащие данные для процесса построения. Как только в какой-то части структуры доступно достаточно энергии, она растет в ортогональном направлении.

image

Структуру можно скачать здесь.

4. Выводы


С помощью этого эксперимента мы могли наблюдать появление растущих кристаллических структур. То же явление наблюдалось и для самоинспектирующихся репликаторов. Более того, они были стабильными, распространились по всей вселенной и стали доминирующими видами. Из этого можно сделать вывод, что такие формы самовоспроизведения встречаются не так уж редко и могут возникать в различных ситуациях.

Существенных различий в развитии информационных копирующих машин по сравнению с самоконтролирующимися машинами в этом эксперименте не наблюдалось. Гипотеза о том, что такие машины могут лучше адаптироваться к окружающей среде и больше подходят для неограниченной эволюции, должна быть изучена в более обширных экспериментах.

Кроме того, оказывается, что для дальнейших экспериментов следует рассмотреть следующие расширения:

  • автоматическое изменение параметров моделирования таким образом, чтобы популяция не вымерла,
  • вознаграждайте более крупные репликаторные структуры.

Дополнительно: Artworks


Все последующие скринкасты показывают моделирование в реальном времени, записанное на системе GeForce 2080 TI. Рекомендуется смотреть видео в качестве 1080p (HD). Больше видео можно найти на канале YouTube.

Возможности физического движка






Искусственно запрограммированная материя






Конструкции на встроенном графическом редакторе



Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru