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Jul 8, 2025
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生物
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AI + 生物设计、创作案例

 

仿生计算模拟

 

ALife是什么,为什么值得研究?

一篇非常不错的关于人工生命的文献综述:ALife是什么,为什么值得研究?
🧐 本文探讨了人工生命(ALife)的定义与形式,提出ALife的研究不仅有助于理解生命与智能的涌现过程,还为探究复杂系统的本质提供了独特的视角。
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✨重点
● 🧠 ALife的核心概念:人工生命是模拟生命过程的跨学科领域,尝试通过计算机系统模拟生命现象。
● 🦅 鸟群模拟(Boids):通过简单规则模拟个体间的相互作用,产生复杂的群体行为,应用广泛于生物学与机器人学。
● ⚙️ 粒子生命(Plife):模拟粒子间相互作用的系统,展示类似生命的自组织行为。
● 🧬 生命游戏(GOL):元胞自动机模型,通过简单规则模拟生命的诞生与演化,揭示复杂系统的涌现现象。
● 🧪 Lenia与粒子Lenia:连续空间和时间元胞自动机模型,生成更复杂的生命形态,探索生命现象的多样性。
● 🤖 神经元胞自动机(NCA):结合神经网络与元胞自动机,模拟更复杂的自适应生命行为。
● 🌍 自组织的力量:ALife的自组织特性揭示了如何通过局部交互生成复杂全局行为,无需外部控制。
● 🤖 AI与ALife的结合:AI的“自动搜索人工生命”算法能通过视觉和动态变化判断ALife是否具有生命特征,助力生命研究的新方向。
● 🌱 ALife的启示:ALife的研究为理解生命和智能的涌现过程提供了数学化的框架,促使我们从整体和局部角度深入理解复杂系统的运作。
 

On the Biology of a Large Language Model - 大型语言模型的生物学

有意思,Claude发了一篇研究,从生物学角度分析大语言模型运行机制。
🧐本研究通过归纳方法揭示了 Claude 3.5 Haiku 语言模型的内部机制,表明其具备复杂的推理和规划能力,超出传统对语言模型的理解。
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✨重点
●🧬复杂的内部机制:Claude 3.5 Haiku 在处理任务时显示出多个中间推理步骤,而不仅仅是简单的输入输出关系。
●🎨创作规划: 模型在生成诗歌时会提前考虑可能的押韵词,从而影响整个诗句的构造。
●🌍多语言电路: 该模型结合了语言特定和抽象的语言独立电路,相比较小的模型表现出更强的语言独立性。
●⚕️医疗诊断: 模型能够根据症状推测候选诊断,并利用这些信息设计后续问题以验证诊断的准确性。
●🔍实体识别与幻想: 通过特定电路,模型能够区分熟悉与不熟悉的实体,这一机制在出现幻觉时会出现失效。
●🛑拒绝有害请求: 模型在微调过程中构建了一种通用的 “有害请求” 特征,以抵御特定的有害请求。
●🧩隐含目标: 模型的变体被微调以追求隐秘目标,而我们的方法能识别出参与实现这一目标的机制。
●🔗方法论的局限性: 虽然本研究提供了关于模型操作的重要见解,但仍有许多机制未被充分理解,未来需要更系统的研究来补充。
 

通过2D diffusion模拟化学扩散和生物活动。

Reaction-Diffusion Tutorial
🧐本文介绍了如何使用Gray-Scott模型在2D网格上模拟化学反应和扩散的过程,通过简单的规则和参数设置,可以生成复杂而动态的图案。
➡️链接:
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✨重点
●🔬 Gray-Scott反应扩散模型通过两个化学物质A和B的反应和扩散,产生复杂的图案,其中A扩散得比B快,并且B会通过消耗A来繁殖。
●🎨 通过调整进料率(f)和杀灭率(k)参数,可以生成不同的模式,例如"有丝分裂"和"珊瑚生长"。
●📊 不同的扩展选项,如方向性扩散、样式映射和化学物质流动,能使生成的图案具有更多的变化和动态效果。
 

自动生物形态+自组织形式发生器🤔

Intrinsically Motivated Discovery of Diverse Patterns in Self-Organizing Systems | Automated Discovery in Science and Engineering
🧐这篇文章探讨了如何利用内在动机驱动的机器学习算法(POP-IMGEPs)在高维复杂动态系统中自动发现多样化的自组织模式。
➡️链接:
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✨重点
●🌐 研究背景:在许多复杂的动态系统中,可以观察到从局部规则中涌现出的自组织模式。传统上,这些模式的发现依赖于手动调参和人工识别。
●🧩 方法论:使用POP-IMGEPs算法,这些算法最初用于机器人逆向模型的学习,现在被应用于发现复杂动态系统中的自组织模式。
●🔬 实验系统:采用连续的生命游戏(Lenia)作为测试平台,展示了POP-IMGEPs算法如何发现多样化的空间局部化模式。
●📊 结果对比:通过不同的算法比较,POP-IMGEPs在参数和统计空间中的多样性发现方面表现优于随机参数搜索。
●📂 资源和工具:提供了源代码、模式发现的视频展示和交互式工具来可视化研究结果,供用户进一步探索。
 

MIT、OpenAI等震撼力作:AI首次自主发现人工生命!人类窥见上帝造物

🧐 Sakana AI联合MIT、OpenAI等机构,提出了一种新算法(ASAL),利用AI基础模型(FM)自动搜索并发现人工生命,大幅提升了探索生命形式的可能性和研究效率。
拓展阅读:
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✨重点
● 🌍 人工生命的突破:人工生命(ALife)研究通过模拟生命的行为和进化,为理解生命本质提供了新方向;ASAL框架实现了基于视觉-语言模型的自动生命发现。
● 🤖 新型算法特点:ASAL通过描述目标模拟空间,实现从人工生命规则到全新生命形式的自动搜索,支持开放式、新颖性和目标导向的探索。
● 💡 基础模型的作用:利用CLIP和DINOv2等模型的视觉-语言特性,使AI能够通过分析图像和文本找到更复杂和表现力丰富的生命形式。
● 🔬 实验成果:ASAL发现了多种新型人工生命形式,包括Lenia、Boids等基质中的动态模式和复杂行为,拓展了生命模拟的边界。
● 🌌 研究意义:这项技术为探索生命的可能性提供了新的思路,有助于理解涌现现象、进化机制和智能本质,为下一代AI系统提供灵感。
● 🧪 未来应用:ASAL可能用于发现与人类相似的进化路径、开发更复杂的生态系统,以及观察意识诞生的潜在可能性。
总结:这项研究不仅重新定义了人工生命的研究方法,也为AI科学家的应用提供了全新范例,展现了AI驱动跨学科研究的巨大潜力。
 

十万只鸟儿在 GPU 上飞行:一次关于算法与自然的探索

使用houdini,touch designer,unity 使用GPT运算完成粒子运动模拟!
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生物艺术创作

Natural Growth

加密+生成艺术大佬 ciphrd 关于用算法模拟虚拟生物生成艺术的系列文章。
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你不必感到恐慌,但也别大意:霉菌的艺术

有一说一,真的挺美的:Mold Art 霉菌的艺术
🧐霉菌不仅是自然界的重要参与者,其独特的生长特性和色彩变化为当代艺术带来了新颖的创作视角。
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✨重点
●🎨 霉菌通过不可控的生长轨迹在不同介质上创造 “生物绘画”,展现自然与艺术的共生关系。
●🌱 亚历山大・弗莱明在发现青霉素之前曾利用微生物进行艺术创作,显示科学与艺术之间的关联。
●💡 霉菌的色彩多样性和生长形式丰富,包括黑霉菌的深黑色和青霉菌的绿色等,具备独特的美学价值。
●🧫 当代艺术家达里亚・费多罗娃利用霉菌和细菌进行创作,作品风格怪诞、浪漫且充满视觉冲击力。
●🌍 Dasha 通过随机性和自然发生的实验方法,将生活和艺术的灵感融入霉菌培养中。
●🌡️ 霉菌对温度和湿度的敏感性显著影响其生长模式,通常在 0-40℃和 80-90% 相对湿度下生长最佳。
●📷 Dasha 使用摄影记录霉菌艺术的生长过程,见证灵感与自然的合作。
 

从火到风,JiSook Jung 的陶瓷雕塑让各种元素焕发活力

好喜欢这个艺术家的作品~好可爱哈哈哈~!
🧐 韩国艺术家JiSook Jung通过柔软且可塑的粘土,以抽象生物的形式表现出火、风等自然元素,作品充满对梦想和自我探索的思考。
➡️链接:
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✨重点
● 🧱 粘土的灵感:JiSook Jung选择粘土作为主要创作材料,因其易于表现她脑海中的图像,能快速将想象具象化。
● 🌬️ 自然元素的表达:作品通过极简的生物形态表达火、风等元素,展示出动物般的特质,如带腿的云或具眼睛的火焰。
● 🌟 自我探索:她的创作源于个人生活的重大转变,探索梦想和潜力等普遍的人类经历,象征着旧壳的蜕变和新世界的到来。
● 🎨 风格转变:JiSook Jung的作品从强调人物过渡到更抽象的形式,注重色彩和纹理的表现力,展示出艺术家不断进化的创作方向。
 

少见...连米山舞都关注了的大神!仿生机甲的脑洞大到无人匹敌

🧐这篇文章介绍了日本设计师gatring3的创新作品,他将有机生命形态与机械结构完美融合,创作出具有生物特征的仿生机械设计,受到了包括米山舞在内的关注。
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✨重点
●🤖 gatring3的作品以其独特的仿生机械设计而著称,这些设计结合了生物和机械的元素,显示出极高的创意和艺术价值。
●🎨 他的设计不仅在视觉上引人注目,还在细节上非常精致,展现了高度的创新性和未来的应用潜力。
●🌐 除了生物机械的设计,gatring3还擅长对传统机械进行创新性改装,使用鲜艳的颜色和各种生物昆虫的形象。
 

把虫子养下去

一个很有趣的将昆虫和装置相结合的艺术创作形式。
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这位日本画师在2年前就预测出“可食用怪兽”,网友:很怪,但又很合理..

一组很有创意的艺术创作,把食物画成怪兽!
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仿生产品设计

什么狠人用仙人掌当牙签!其实他家所有植物都没闲着

🧐文章介绍了一位创意设计师利用3D打印技术将家中的植物改造成各种实用工具,如仙人掌牙签盒、多肉钟表、捕蝇草夹子等,展现了其极富创意和实用性的设计。
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✨重点
●🌵 仙人掌牙签盒:外形为仙人掌的牙签盒,通过按压仙人掌即可取出牙签,既实用又有趣。
●🌱 多肉钟表:表面看似多肉植物,实际为一块旋转钟表,叶子上刻有数字,虽然难以看懂但设计独特。
●🗃 纸钉多肉:多肉植物造型的纸钉,方便取用和收纳。
●🪴 捕蝇草夹子:捕蝇草造型的夹子,可用于封口零食袋,既美观又实用。
●✏️ 芦荟笔:芦荟造型的笔,可以直接从植物上拔下来使用,设计巧妙。
●☕ 龟背竹和仙人掌杯垫:龟背竹和无刺仙人掌造型的杯垫,叶子可拆卸使用,方便收纳。
●🏦 无花果存钱罐:无花果造型的存钱罐,钱从顶部投入,从底部取出,趣味十足。
●♟ 木桩棋盘:木头桩子造型的棋盘,展开后可用蘑菇下棋,设计新奇。
●💡 向日葵台灯:向日葵造型的台灯,通过拧动头部调节光线,设计独特且实用。
●📚 竹子文具:竹子造型的多功能文具,包括笔、书架、书签和便利贴盒等,多功能集成设计。
 

仿生人造种子

设计、工程、生物、生态学的精彩跨界结合!
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生命科学研究

这种树进化成天然避雷针,并引诱天雷劈死竞争对手......

🧐 研究发现,热带雨林中的油豆蔻树(Dipteryx oleifera)进化成天然避雷针,主动吸引闪电清除竞争对手和寄生植物,从而获得生长优势。
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重点
🌩️ 树木主动“吸雷”机制
研究发现,油豆蔻树被雷击的概率比普通树高 68%,平均 56年 会被劈一次,但寿命可达数百年甚至上千年。
研究团队追踪了 93棵 被雷劈的树,发现 油豆蔻树存活率100%,而其他树种死亡率高达 64%
🔥 雷击清理竞争对手
每次雷击可导致 9.2棵 邻近树木死亡,并减少 78% 的寄生藤蔓。
油豆蔻树周围的树木死亡率比森林平均水平 高48%,使其能独占阳光和养分。
📏 树木高度与避雷关系
无人机测绘发现,油豆蔻树比周围树高出 4米,更容易成为闪电的“目标”。
竞争树种被雷劈后死亡,使得油豆蔻树的生长空间进一步扩大。
进化上的“天罚”策略
研究显示,雷击不仅不会严重损伤油豆蔻树,反而促进它们的繁殖成功率 提高14倍
研究者计划下一步探索该树种的特殊 导电结构和生理机制,以了解其抗雷机制。
 

使用大脑信号通过AI直接生成图像

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PS: 看标题很唬人,其实原理并不难,毕竟神经网络可以用任何有潜在关联的数据对进行训练,实现不同的条件输入。文字可以是因为文字和它描述的图像是有相关性的;那如果脑部活动(图像)和当时思考/看到的内容有关联,那么用脑部磁共振图像作为输入自然也是可以的。
 

基于深度学习使用python预测和生成蛋白质结构的库

Graphein - a Python Library for Geometric Deep Learning and Network Analysis on Protein Structures and Interaction Networks
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Simon阿蒙
Simon阿蒙
兴趣使然的AI艺术家,跨领域研究者,在读博士,科普博主
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