কিভাবে আমরা শক্তিশালী, সাধারণ-উদ্দেশ্য স্ব-সংগঠিত সিস্টেম তৈরি করতে পারি?
জৈবিক জীবনের প্রতিটি স্কেলে স্ব-সংগঠন পাওয়া যায়। অণুগুলির মধ্যে জটিল মিথস্ক্রিয়া যা প্রোটিনের মতো কাঠামো তৈরি করে, কোষ উপনিবেশ থেকে যা বৈশ্বিক লক্ষ্যগুলি অর্জন করে যেমন পৃথক কোষের সহযোগিতা এবং যোগাযোগের মাধ্যমে গবেষণা, উপজাতি, সরকার বা দেশগুলির মতো সমাজে সমষ্টি গঠনকারী মানুষ পর্যন্ত। পুরানো প্রবাদ “পুরোটাই তার অংশের যোগফলের চেয়ে বড়”, প্রায়শই অ্যারিস্টটলকে দায়ী করা হয়, আমরা যেখানেই দেখি সেখানেই সত্য।
এই থ্রেডের নিবন্ধগুলি স্ব-সংগঠিত সিস্টেমগুলি ডিজাইন করার ব্যবহারিক উপায়গুলিতে ফোকাস করে৷ বিশেষ করে, সিস্টেম-স্তরের লক্ষ্য পূরণকারী এজেন্ট-স্তরের নীতিগুলি শিখতে আমরা ডিফারেনশিয়াবল প্রোগ্রামিং (অপ্টিমাইজেশন) ব্যবহার করি। এই থ্রেডের আন্তঃবিভাগীয় প্রকৃতিটি এমএল এবং উন্নয়নমূলক জীববিজ্ঞান সম্প্রদায়ের মধ্যে ধারণার বিনিময়কে সহজতর করার উদ্দেশ্যে।
প্রবন্ধ এবং মন্তব্য
ডিস্টিল বেশ কয়েকটি গবেষককে আমন্ত্রণ জানিয়েছে সংলগ্ন ক্ষেত্রের বেশ কিছু বিশেষজ্ঞের সমালোচনামূলক ভাষ্য সহ পৃথক পৃথক স্ব-সংগঠিত সিস্টেমগুলি পরীক্ষা করে একটি “সিরিজ” প্রকাশ করার জন্য। থ্রেডটি একটি জীবন্ত নথি হবে, সময়ের সাথে সাথে নতুন নিবন্ধ যুক্ত করা হবে। নিবন্ধ এবং মন্তব্যগুলি কালানুক্রমিক ক্রমে নীচে উপস্থাপন করা হয়েছে:
একটি নিউরাল সেলুলার অটোমেটন ক্রমবর্ধমান
তাদের শরীর তৈরি করা হল প্রথম দক্ষতা যা সমস্ত জীবন্ত প্রাণীর রয়েছে। আমরা কীভাবে এমন সিস্টেম ডিজাইন করতে পারি যেগুলি ক্ষতির পুনর্নবীকরণ করে নিজেদের বৃদ্ধি, বজায় রাখা এবং মেরামত করতে পারি? এই কাজটি মরফোজেনেসিস তদন্ত করে, যে প্রক্রিয়াটির মাধ্যমে জীবিত প্রাণীরা তাদের নিজস্ব দেহকে একত্রিত করে। এটি পৃথকীকরণযোগ্য, সেলুলার মরফোজেনেসিসের একটি স্বয়ংক্রিয় মডেলের প্রস্তাব করে এবং দেখায় যে এই ধরনের মডেল কীভাবে একটি একক কোষ থেকে শুরু করে যেকোনো নির্বিচারে কাঠামো বৃদ্ধির জন্য গতিবিদ্যার একটি শক্তিশালী এবং অবিরাম সেট শেখে। সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন
স্ব-শ্রেণীবিভাগের জন্য MNIST সাহিত্য
এই কাজটি সংখ্যার “স্ব-শ্রেণিকরণ” এর উদ্দেশ্যে অনুরূপ গণনামূলক মডেল ব্যবহার করে ক্রমবর্ধমান নিউরাল CA-এর ধারাবাহিকতা উপস্থাপন করে। লেখকরা দেখান যে কীভাবে নিউরাল CAগুলি তাদের তৈরি করা MNIST সংখ্যাগুলিকে স্ব-শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। ফলস্বরূপ CAগুলির সাথে গতিশীলভাবে ভিত্তি সংখ্যা পরিবর্তন করে যোগাযোগ করা যেতে পারে। CAs স্ব-সংশোধনী শেখা শ্রেণীকরণ আচরণের সাথে বিরক্তিকর প্রতিক্রিয়া জানায়। সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন
স্ব-সংগঠিত অঙ্গবিন্যাস
এখানে লেখকরা একটি নতুন ডোমেনে নিউরাল সেলুলার অটোমেটা প্রয়োগ করেন: টেক্সচার সংশ্লেষণ। তারা টেমপ্লেট ইমেজ থেকে নেওয়া টেক্সচারের একটি সিরিজ অনুকরণ করার জন্য NCA প্রশিক্ষণের মাধ্যমে শুরু করে। তারপর, প্রকৃতিতে ঘটে যাওয়া প্রতিদ্বন্দ্বী ছদ্মবেশ থেকে অনুপ্রেরণা নিয়ে, তারা টেক্সচার তৈরি করতে এনসিএ ব্যবহার করে যা প্রাক-প্রশিক্ষিত দৃষ্টি মডেলে সর্বাধিকভাবে নিউরনকে উত্তেজিত করে। এই ফলাফলগুলি প্রকাশ করে যে পরিচিত উদ্দেশ্যগুলির সাথে মিলিত একটি সাধারণ মডেল শক্তিশালী এবং অপ্রত্যাশিত আচরণের দিকে নিয়ে যেতে পারে। সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন
নিউরাল সেলুলার অটোমেটার প্রতিপক্ষের রিপ্রোগ্রামিং
এই কাজটি বিদ্যমান CA নিউরাল মডেলগুলি নেয় এবং দেখায় যে কীভাবে তারা নতুন কাজ সম্পাদন করার জন্য প্রতিকূলভাবে পুনরায় প্রোগ্রাম করা যেতে পারে। MNIST CA ভুল শ্রেণীবিভাগ জারি করার জন্য প্রতারিত হতে পারে এবং গ্রোয়িং CA-তে প্যাটার্নগুলি তাদের আকৃতি এবং রঙ পরিবর্তন করার জন্য তৈরি করা যেতে পারে। সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন
এটি একটি জীবন্ত দলিল
বিশেষজ্ঞদের সমালোচনামূলক মন্তব্য সহ এই বিষয়ে আরও নিবন্ধ আশা করুন।
জড়িত করা
স্ব-সংগঠিত সিস্টেমের থ্রেডটি ভিন্নতাযোগ্য স্ব-সংগঠিত সিস্টেমের তদন্তকারী নিবন্ধগুলির জন্য উন্মুক্ত। বিদ্যমান নিবন্ধগুলির সমালোচনামূলক মন্তব্য এবং আলোচনাকেও স্বাগত জানানো হয়। তারের খোলা মাধ্যমে সংগঠিত হয় #selforg ডিস্টিল স্ল্যাকের চ্যানেল। নিবন্ধগুলি সেখানে প্রস্তাবিত হতে পারে, এবং সেগুলি থ্রেডের পূর্ববর্তী লেখকদের বিবেচনার ভিত্তিতে অন্তর্ভুক্ত করা হবে, বা কোনও অসংলগ্ন সম্পাদকের দ্বারা মতানৈক্যের ক্ষেত্রে।
আপনি যদি জড়িত হতে চান তবে কোথা থেকে শুরু করবেন তা জানেন না, আপনি চ্যানেলে জিজ্ঞাসা করলে ছোট প্রকল্পগুলি উপলব্ধ হতে পারে।
থ্রেড বিন্যাস সংক্রান্ত
ডিস্টিলের ম্যান্ডেটের অংশ হল পণ্ডিত প্রকাশনার নতুন ফর্ম নিয়ে পরীক্ষা করা। আমরা বিশ্বাস করি যে পর্যালোচনা এবং আলোচনার সাথে প্রকাশনার জন্য আরও দ্রুত এবং অবিচ্ছিন্ন পদ্ধতির সমন্বয় করা বৈজ্ঞানিক প্রকাশনার একটি গুরুত্বপূর্ণ উন্মুক্ত সমস্যা।
থ্রেডগুলি হল সংক্ষিপ্ত নিবন্ধ, পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং একটি সংকীর্ণ বা অস্বাভাবিক গবেষণা বিষয়ের উপর সমালোচনামূলক মন্তব্যের সংগ্রহ, সাথে রিয়েল-টাইম আলোচনা এবং সহযোগিতার জন্য একটি আলগা চ্যানেল। এগুলি একটি সম্পূর্ণ ডিস্টিল নিবন্ধের চেয়ে একটি পূর্ববর্তী পদক্ষেপ হওয়ার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে এবং আরও তরল পোস্টিং, প্রতিক্রিয়া এবং আলোচনার অনুমতি দেয়৷ আমরা আশা করি তারা ব্যাপক অংশগ্রহণ সক্ষম করবে। একটি টুইটার থ্রেড, একটি একাডেমিক ওয়ার্কশপ এবং সংগৃহীত প্রবন্ধগুলির একটি বইয়ের মধ্যে একটি ক্রস ভাবুন৷
থ্রেড খুব পরীক্ষামূলক. আমরা মনে করি এটা সম্ভব যে তারা একটি দুর্দান্ত ফর্ম্যাট, এবং এটাও সম্ভব যে তারা ভয়ানক। আমরা এই ধরনের দুটি থ্রেড চেষ্টা করার পরিকল্পনা করি এবং তারপর বিন্যাস সম্পর্কে আমাদের চিন্তাভাবনা পুনর্মূল্যায়ন করি।
সম্পাদকীয় নোট
ডিস্টিলের ম্যান্ডেটের অংশ হল পণ্ডিত প্রকাশনার নতুন ফর্ম নিয়ে পরীক্ষা করা। আমরা বিশ্বাস করি যে এই “তারের” লাইন বরাবর কিছু প্রতিশ্রুতিশীল হতে পারে, কিন্তু এটি একটি পরীক্ষা বিবেচনা করুন। আমরা এই ধরনের দুটি থ্রেড চেষ্টা করার পরিকল্পনা করি এবং তারপর বিন্যাস সম্পর্কে আমাদের চিন্তাভাবনা পুনর্মূল্যায়ন করি।
উদ্ধৃতি তথ্য
আপনি যদি এই থ্রেডটিকে সম্পূর্ণরূপে উদ্ধৃত করতে চান তবে উদ্ধৃতি তথ্য নীচে পাওয়া যাবে। লেখকের আদেশ হল বর্ণানুক্রমিক থ্রেডের সমস্ত অংশগ্রহণকারী। যেহেতু এটি একটি জীবন্ত নথি, উদ্ধৃতিটি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে অতিরিক্ত লেখক যোগ করতে পারে। আপনি সংশ্লিষ্ট নিবন্ধের নীচে প্রদত্ত উদ্ধৃতি তথ্য ব্যবহার করে পৃথক নিবন্ধগুলিও উদ্ধৃত করতে পারেন।
আপডেট এবং সংশোধন
আপনি যদি ভুল দেখতে পান বা পরিবর্তনের পরামর্শ দিতে চান তবে অনুগ্রহ করে GitHub-এ একটি সমস্যা তৈরি করুন।
পুনরায় ব্যবহার
ডায়াগ্রাম এবং টেক্সট ক্রিয়েটিভ কমন্স অ্যাট্রিবিউশন CC-BY 4.0-এর অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত, GitHub-এ উপলব্ধ উৎস সহ, যদি না অন্যথায় উল্লেখ করা হয়। অন্যান্য উত্স থেকে পুনঃব্যবহৃত ডেটা এই লাইসেন্সের আওতায় পড়ে না এবং তাদের ক্যাপশনে একটি নোট দ্বারা চিহ্নিত করা যেতে পারে: “এর থেকে ছবি…”।
উদ্ধৃতি
একাডেমিক প্রেক্ষাপটে অ্যাট্রিবিউশনের জন্য, অনুগ্রহ করে এই কাজটি উল্লেখ করুন
Mordvintsev, et al., "Thread: Differentiable Self-organizing Systems", Distill, 2020.
BibTeX উদ্ধৃতি
@article{mordvintsev2020thread:,
author = {Mordvintsev, Alexander and Randazzo, Ettore and Niklasson, Eyvind and Levin, Michael and Greydanus, Sam},
title = {Thread: Differentiable Self-organizing Systems},
journal = {Distill},
year = {2020},
note = {https://distill.pub/2020/selforg},
doi = {10.23915/distill.00027}
}