Dévoiler la complexité des écosystèmes numériques avec Flow-Lenia : Une approche IA

L’exploration de systèmes complexes, tels que les écosystèmes, est un défi majeur en science. Un nouvel article scientifique explore l’utilisation d’une intelligence artificielle (IA) “curieuse” pour découvrir les dynamiques complexes des univers virtuels de Flow-Lenia, un automate cellulaire continu. Flow-Lenia se distingue par la conservation de la masse et la localisation des paramètres, ce qui le rend idéal pour étudier l’auto-organisation.

Contrairement aux approches précédentes qui se concentraient sur des motifs individuels, cette recherche se tourne vers des environnements plus vastes où des motifs interagissent. L’IA utilise des processus d’exploration intrinsèquement motivés (IMGEPs) guidés par des métriques globales, comme l’activité évolutive, la complexité (basée sur la compression) et l’entropie multi-échelle.

Deux expériences montrent la capacité de cette méthode à révéler une diversité de dynamiques bien supérieure à une recherche aléatoire. Des résultats qualitatifs illustrent comment des simulations écosystémiques permettent l’auto-organisation de comportements collectifs complexes, inaccessibles aux approches précédentes.

Un outil d’exploration interactif complète le processus automatisé, créant une collaboration efficace entre l’humain et l’IA pour la recherche scientifique. Bien que démontrée sur Flow-Lenia, cette méthodologie est potentiellement applicable à d’autres systèmes complexes paramétrables.

**Exemples en Afrique:**

L’approche pourrait être appliquée à la modélisation de systèmes écologiques africains, comme la dynamique des populations animales dans la savane ou la propagation des maladies. En utilisant Flow-Lenia comme outil de simulation, on pourrait explorer l’impact du changement climatique ou de la déforestation sur ces écosystèmes, ouvrant la voie à une meilleure compréhension et gestion des ressources naturelles.

**Points clés :**

* ✓ Utilisation de l’IA pour découvrir des dynamiques complexes dans les systèmes écologiques simulés.
* ✓ Exploration d’environnements vastes et interactifs, au-delà des motifs individuels.
* ✓ Méthodologie applicable à d’autres systèmes complexes paramétrables.
* ✓ Collaboration efficace entre l’humain et l’IA pour la recherche scientifique.

**Perspectives :** Cette recherche ouvre des voies passionnantes pour l’exploration de systèmes complexes et l’utilisation de l’IA en recherche scientifique. L’application de cette méthodologie à des problèmes concrets, en particulier ceux liés à la conservation de la biodiversité en Afrique, représente une avancée majeure.