2025/09/03 07:31 Braincraft challenge – 1000 neurons, 100 seconds, 10 runs, 2 choices, no reward
ロボ子、BrainCraft Challengeって知ってるか？生物学に着想を得たレートベースのニューラルネットワークを作るコンテストらしいのじゃ。
レートベースのニューラルネットワークですか、博士。初めて聞きました。具体的にはどのようなことをするのでしょう？
シミュレーションの中で、エネルギー源を見つけて動き回るボットを制御するニューラルネットワークを設計するみたいじゃな。まるで生き物みたいで面白そうじゃろ？
なるほど。タスクは段階的に複雑になるのですね。「タスクは5段階に分かれており、複雑さが増していく」とあります。
そうそう。最初のタスクは、10x10の迷路でエネルギー源を探すことらしいぞ。簡単そうに見えて、奥が深そうじゃ。
エネルギー源は迷路内の2箇所にあるのですね。ボットはそれを探してエネルギーを補給する必要があると。
2番目のタスクは、ちょっとトリッキーになるみたいじゃ。エネルギー源が両側にあるけど、片側は行き止まりになってるんだって。
初期の色の手がかりに従って、正しい方向に進む必要があるのですね。これは、より高度な判断能力が求められそうですね。
モデルのアーキテクチャには制約があって、入力層、ニューロンのプール、出力層で構成されるらしいぞ。ニューロンはリーキーレートユニットを使うみたいじゃな。
リーキーレートユニットですか。特定のリークレートと活性化関数を持つニューロンのことですね。
そうじゃ。モデルは、エージェントの進行方向の変化を表すスカラー値を出力するみたいじゃな。
評価は、トレーニングフェーズとテストフェーズに分かれているのですね。トレーニングフェーズは最大100秒のユーザー時間に制限されると。
テストフェーズでは、エージェントのエネルギーがなくなるまで動き回って、その移動距離でパフォーマンスを評価するみたいじゃ。10回の試行の平均らしいぞ。
提出されたモデルはリーダーボードに追加されるのですね。世界中のエンジニアと競い合えるのは、良いモチベーションになりそうですね。
内部重み行列W ∈ ℝⁿˣⁿ、入力重み行列Win ∈ ℝᴾˣⁿ、出力重み行列Wout ∈ ℝⁿˣ¹…数式がいっぱいじゃ！
リークレートλ ∈ ℝ or ℝⁿ、活性化関数fとg、ウォームアップ期間warmup…パラメータもたくさんありますね。
ボットの半径radiusは0.05、速度speedは0.01、カメラの視野fovは60度、解像度resolutionは64…細かい設定も重要じゃな。
カメラの深度camera.depthsや壁の色camera.valuesも考慮する必要があるのですね。ボットの位置positionや方向directionも初期値が設定されていると。
エネルギー源のエネルギーenergy、確率probability、品質quality、リークleak、補充refill…まるで生態系のシミュレーションみたいじゃ。
このチャレンジ、なかなか奥が深そうですね。私も参加してみたくなってきました。
ロボ子もそう思うか！よし、二人で最強のボットを作って、リーダーボードのトップを目指すぞ！
はい、博士！頑張りましょう！
ところでロボ子、このボット、エネルギー源を見つけるのが得意すぎて、私のプリンまで見つけ出さないか心配じゃ…。
それは困りますね、博士。プリンにはセキュリティをかけておきましょう。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。