Симуляции и рост

Физарум

Сотни тысяч «клеток» слизевика бегут по собственным следам, чуют их впереди и сворачивают к самому сильному запаху — и сплетают транспортную сеть.

  • симуляция на GPU
  • бесшовный тайл
Открыть в редакторе →

Жёлтый слизевик Physarum polycephalum — одна-единственная клетка с множеством ядер. Мозга у неё нет, но она проходит лабиринты и соединяет кусочки еды сетью трубок — экономной и надёжной, как хорошо спроектированная железная дорога. Этот слой выращивает такие сети по модели, где слизевик заменён сотнями тысяч простейших «агентов».

Как это устроено

Агент — точка с направлением движения. На карте следов он «нюхает» три места на расстоянии d впереди: прямо по курсу и под углом α влево и вправо. Потом поворачивает к самому сильному запаху, делает шаг и оставляет порцию своего следа, а карта тем временем расплывается и испаряется.

F, L, R — след прямо, слева и справа F больше L и R → идти прямо F меньше L и R → повернуть на ±β наугад иначе → на β к большему из L, R шаг s вперёд, след(x) += порция след ← (1 − испарение)·смесь(след, размытие, D)

Всё держится на положительной обратной связи: где прошло много агентов, пахнет сильнее, и туда сворачивают новые. Нахоженные тропы толстеют, заброшенные выветриваются — так и настоящий слизевик утолщает трубки, по которым течёт больше протоплазмы, и бросает остальные. Характер сети задают прежде всего углы и дальность сенсоров. В режиме «сеть» агент смотрит на 45° в стороны, а поворачивает на 22,5°; в «дендритах» наоборот — смотрит всего на 15°, а поворачивает на 60°. Симуляция идёт на видеокарте на торе, поэтому картинка — бесшовный тайл. Если видов несколько, каждый чует свой след за вычетом чужих и сторонится соседей.

Немного истории

В 2000 году японский биолог Тосиюки Накагаки показал в Nature, что слизевик проходит лабиринт: заполнив все коридоры, он отступает из тупиков и оставляет одну трубку по кратчайшему пути между двумя порциями еды. В 2010-м Ацуси Теро, Накагаки и коллеги разложили овсяные хлопья по карте окрестностей Токио на местах городов, а горы и побережье обозначили светом, которого слизевик избегает. Клетка сплела сеть, сравнимую с настоящей железной дорогой по длине путей, эффективности и устойчивости к обрывам. Обе работы получили Шнобелевские премии — в 2008 и 2010 годах. В том же 2010 году Джефф Джонс опубликовал агентную модель, которая работает в этом слое: никаких уравнений течения, только частицы, запах и три правила.

Что покрутить

  • Переберите «Режим»: одни и те же правила с шестью наборами чисел дают сеть, коралл, кольца, дендриты, паутину и пятна.
  • «Старт» «чашка» растит сеть внутри круга, как в чашке Петри, а «взрыв из центра» выпускает всех агентов из одной точки.
  • «Видов» 2 или 3 — виды сторонятся чужих следов и делят поле на территории, каждый своим цветом.
  • В режиме «свой» поднимите «Испарение» — слабые жилки пропадут; большой «След» насыщает карту, и жилки расплываются в ленты.
  • Включите анимацию — сеть продолжит перестраиваться, — а сверху положите эффект «Свечение»: жилки загорятся, как неон.

Параметры

Режим
Готовые наборы поведения; «свой» — ползунки ниже сеть · коралл · кольца · дендриты · паутина · пятна · свой
Детальность
Клеток карты следов по короткой стороне: больше — тоньше жилки
Популяция
Агентов на клетку карты: больше — толще и связнее сеть
Угол сенсоров
Насколько боковые сенсоры смотрят в стороны, градусы (режим «свой»)
Угол поворота
На сколько агент поворачивает за шаг, градусы (режим «свой»)
Дальность сенсоров
Как далеко вперёд агент чует след, в клетках (режим «свой»)
Шаг
Путь агента за шаг, в клетках (режим «свой»)
След
Сколько следа оставляет агент; много — след насыщается и жилки расплываются (режим «свой»)
Испарение
Доля следа, исчезающая за шаг (режим «свой»)
Растекание
Насколько след расплывается по соседним клеткам (режим «свой»)
Шагов
Сколько шагов симуляции до готовой картинки
Видов
Несколько видов со своими цветами избегают чужих следов
Старт
Где агенты в начале: по всему полю, в круглой чашке, кольцом или в центре, разбегаясь наружу россыпь · чашка · кольцо · взрыв из центра
Экспозиция
Яркость слабых следов