Я раньше не замечал, но звуки в видео подобраны очень качественно. Даже сложные вещи с такой атмосферой интересно смотреть, будто какой-то древний магический механизм собираю)

Помню ты говорил в одном из прошлых видео что это будет скучно, но нет, это было очень интересно, будто на урок по информатике сходил, я к сожалению не программист и не имею представления какие можно предложить интересные альтернативы твоим алгоритмам, но я уверен тут есть другие люди, намного умнее которые предложат множество интересных идей, надеюсь ты не будешь забрасывать проект, мне нравиться смотреть за развитием твоих проектов и твоего канала

Один из самых интересных видеороликов, наконец то получили ответы на сложные вопросы)

Объяснения доступны и приятны глазу. Супер!

Это настолько невероятно и чудно Такая дикая сложность и простота Немыслимый контент сколько труда любви и времени чудо

Это то видео для которого я захожу на ютуб

Очень качественно сделан ролик. Спасибо! Было интересно.

Приветствую ТехноШаман и всех зрителей! Вопрос/предложение: В реальном мире организм жив пока у него есть энергия\пит. в-ва, но в данной симуляции при отсутствии клетки ростка или семени весь организм по цепочке отмирает. Что мешает организму вернув цепочку энерго передачи к изначальной клетке не создать новый росток, или даже лучше не дожидаться возврата к изначальной клетке а создать её на первой энерго избыточной клетке от конца ростка. На подобии создания почек у растений у основания поврежденной ветви, или продолжении роста поврежденных кораллов. Таким образом тело организма не превратиться в статичный путь транспорта энергии а будет способен к восстановлению\адаптации, и избыток энергии не будет смертельным.

Сам увлекаюсь кодом и внимательно слежу за проектом. Огромное спасибо за сегодняшнее видео. Идея использования генома до сих пор меня удивляет. Потому крайне интересно смотреть на этот результат.

Классный формат и подача! Такие видео очень полезны, ждем продолжения Занимаюсь симуляцией производственных процессов, для этих целей активно используется ECS (entity component system) на базе архитипов. Есть ощущение, что для ваших задач может быть полезно. Из доступных/готовых решений, что используем мы в своих проектах: Arch и Flecs.

Такты работы мира можно просчитывать для каждой клетки параллельно. 1. расчет действий 2. определение конфликтов 3. разруливание конфликтов по правилам или рандому для начала 4. фиксация нового состояния после такта Этот алгоритм не только ближе к реальности, но и гораздо более производительный при многопоточной реализации

Графика это прекрасно. Визуализация процесса это то, на что заточен мозг человека, но до определенных пределов. Наверняка, не менее интересным было бы смотреть на графики и иметь возможность манипулировать ими в анализе. Наверняка интерпретация визуализации не всегда похожа на результаты из таблиц данных

Атмосфера завораживающая! Лайк!

Очень просто и доходчиво. Захотелось самому повторить. Спасибо!

Супер! Обожаю твои видео про то, как работают твои симуляции Сейчас смотрю (пока только 3 минуты :D) Решил внезапно своё мнение вставить: я у себя просто перед каждым новым шагом симуляции перемешиваю порядок всех ботов тасованием Фишера Йетса, работает достаточно быстро и справедливо по-моему

Очень хотелось посмотреть как раз про устройство системы на этом уровне, большое спасибо!

Братан, хорош, давай, вперёд! Контент в кайф, можно ещё? Вообще красавчик! Можно вот этого вот почаще?

Круто, спасибо за детали, очень интересно так долго наблюдать за проектом

Оч классно! Спасибо!

Это мы так долго ждали

Это просто офигенно!

Спасибо ! Круто 👍

Спасибо вам большое! Очень познавательно 👍

Спасибо за ваши видео! Коммент в поддержку!

Успехов!

Спасибо!

читаю комменты и просто не понимаю ........ вы КТО? Вы зачем пишите вообще?) Ни один не задал вопроса по теме .... И уж тем более свои идеи..... То что делает этот человек - гениально......

Молодец. Посвящать часть своей жизни чему-то, а результатом делиться с другими говорит о личных качествах.

Привет Шаман! Есть у меня для тебя и твоих нейронок интересная идея, точнее загадка. Играют в шахматы двое, один читает мысли, другой прыгает во времени. Оба знают только правила игры и то как ходят фигуры. Читающий мысли узнает планы и стратегию прыгуна как только тот окажется перед ним возвращаясь из будущего. Прыгающий во времени может когда угодно вернуться в любую секунду от начала игры до того момента в котором сам находится. И он знает что играет с чтецом мыслей. Игра прекращается как только объявлен шах и мат. Кто победит? Это типа неразрешимая загадка, но я подумав над ней несколько дней прихожу к выводу что если бы эта игра начиналась снова и снова, не зависимо сохранялся бы опыт и знания от предыдущей выигрывал бы за частую один и тот же - читающий мысли. Кто прочёл это - ставь лайк что бы автор увидел.

Возможно, я не правильно понял принцип фаз A и B, но вроде можно просто было сделать буфер для энергии, куда попадала бы перемещаемая энергия. А в конце хода она уже передавалась из этого буфера самой клетке. Т.е этим мы просто не дадим конкретной еденице энергии перемещаться более одного раза за ход.

У тебя просто талант!!

Здравствуй. У меня есть предложения по поводу Очередности клеток и Перемещения энергии. 1) Начнем с очередности: Так как подразумевается в симуляции, что все действия происходят одновременно, то нам понадобятся 2 списка: • Первый список (ПС) - список клеток участвующих в цикле; • Второй список (ВС) - список новых клеток (добавляются в конец ПС при новой итерации цикла). ПС можно обходить: от 1 до N с шагом 1 (то как показано в видео). А можно еще обходить таким образом: a) заведем простое число P, где P > N и N - количество элементов в ПС; b) заводим переменную: текущий индекс (ТИ) равную 0; c) вычисляем индекс клетки в ПС по формуле: ТИ = (ТИ + P) mod N, где mod - это остаток от деления (11 mod 3 = 2). Таким образом мы будем «прыгать» по клеткам из ПС в псевдослучайном порядке и если сделать N таких «прыжков», то мы побываем во всех клетках без повтора. И при каждой итерации цикла будем начинать не с клетки из предыдущего цикла, а с новой: - из этого следует, что не будет отдаваться предпочтение какой-либо клетки; - больше случайности будут добавлять новые клетки из ВС, присоединённые к ПС; - больше случайности можно добавить путем использования при каждой итерации цикла нового простого числа P (можно использовать список простых чисел). ВС при таком подходе необходимо использовать так как при увеличении количества клеток в ПС (кода еще полностью не обошли его): часть клеток не будет задействована, а другая часть пойдет по второму кругу. ВС также поможет находить клетки, которые пытаются встроится на одну и туже область, тут как поступить решает автор, единственное что я придумал: - это либо отдавать предпочтение раньше появившиеся клетки в ВС (при разных P порядок появление в ВС тоже псевдослучайный); - или при добавлении в ВС проверять не претендует ли другая клетка на туже область. 2) Перемещение Энергии: Для перемещения энергии можно использовать такой же механизм как в реальных клетках. Немного теории, адаптированной к нашей ситуации: - у клетки есть Накопитель Энергии (НЭ): в единицах или штуках; - у клетки есть Степень Требования Энергии (СТЭ): от 0 до 100% с шагом 0.1% (думаю такой шаг будет нормальным); - у клетки есть Степень Наследования Энергии (СНЭ): от 0 до 100% с шагом 0.1%; - клетка берет/передает энергию со всех соседей вокруг разом; - при делении клетка передает долю НЭ в зависимости от СНЭ. Объяснение: - НЭ - это то сколько есть энергии у клетки, которую она вырабатывает/тратит/передает, при 0 клетка умирает, возможен верхний лимит (в зависимости от автора); - СТЭ - это доля НЭ, которую клетка берет/передает соседям, тут такой смысл если: • СТЭк клетки меньше соседней СТЭс, то передаем долю НЭ соседней, долю считаем как: доля = СТЭс - СТЭк; • СТЭк клетки равна соседней СТЭс, то не передаем НЭ (по формуле выше это видно); • СТЭк клетки больше соседней СТЭс, то берем долю НЭ из соседней (формула выше); • СТЭк клетки значительно больше соседней СТЭс, то получаем раковую клетку (обычно так и происходит + ещё реплицируется постоянно). • Можно использовать в условиях (которые выше) не доли СТЭ, а конечное количество энергии (ККЭ), то есть: ККЭ = НЭ * СТЭ, а по результатам пересчитывать как передача среднего_значения( ККЭс - ККЭк ) или както по другому (тут решает автор). - СНЭ - это доля НЭ, которая передается при делении клетки наследнику (если можно так сказать): • так как было выше сказано при НЭ равно 0 клетка умирает, то при делении обязательно нужно передать часть НЭ; • причем передать такое количество НЭ, чтобы наследник смог некоторое время продержатся; • можно при делении изменить значение СНЭ у родителя, чтобы не объедать наследников или более сложного поведения, или выстроение магистрали с постоянным значением СНЭ, или при каждом делении уменьшать значение СНЭ пока клетка не сможет физически передать столько энергии и умрет, тут сложно прогнозировать что лучше; • можно поставить ограничение на количество делений (прям как в реальности ≈50). - Что касаемо передачи энергии от всех/всем соседей(ем), то можно: • каждому соседу по отдельности; • или вычислять общее кол-во передаваемой энергии от клетки, а соседи забирают её в зависимости от своей доли. - Реализация - 2 переменные (сколько получили (Дебет) и сколько потратили (Кредит)): • в начале: клетка увеличивает свой НЭ энергией, переданной от Предыдущего цикла; • в середине: тратит/передает энергию, на действия или передача соседям; • в конце: получает энергию, выработкой или от соседей. Таким образом при каждой итерации цикла мы получаем что все клетки передали/получили энергию соседям(ей). При таком решении клетки не будут умирать сразу, как только потеряют свою «цели жизни», а будут жить пока не израсходуют свой ресурс. Тут нужно подумать стоит ли пересчитывать сколько тратит каждая клетка энергии. Также этот метод можно использовать в передаче ресурсов между клетками. Надеюсь помог.

а почему бы не высвободить память?) вместо массива из четырех чисел с направлениями передачи энергии можно использовать битовые флаги. нужно всего четыре бита. так же поступить и с родителем. в итоге в одно восьмибитное число спокойно помещается инфа о направлении к клетке родителю и о направлениях для передачи энергии. да и битовые операции должны выполняться быстрее - что может ускорить симуляцию))

Классно же :)

Давно подписан, классный контент, уважение и успехов Вам!✨️👍💎

фундаментальная проблема все подобных систем - пошаговое выполнение каждого этапа для каждой клетки, именно это дает преимущество на начальном старте. Возможно необходим костыль - иммунитет на Н-циклов чтобы на достаточном пробеге клетки набрали силу и приступили к соревнованию

не знаю задумался ли автор, но это интересное пособие по решению разных задач возникающих в циклах)

Замечательная работа! Спасибо за подробный описание логики работы своей программы. Теперь Ваше дело непременно будет продолжено. Может и я смогу собраться с мыслями, чтобы реализовать это на видеокарте, или в ботнете.

Если максимальное количество клеток определено заранее (даже если пока не доходило до того лимита) совсем новые души рождаться не смогут. Будет лишь реинкарнация старых. Умерла 4ая клетка и теперь ждёт пока какая-нибудь другая клетка её заново родит в эту очередь.

Я прям кайфую от представленного.

Круто

Хорошие визуализации

Кста, вспомнил флешку garden of war Там боëвка основана на отрезании снабжения (у каждой территории, состоящей из граничащих покрашенных клеток, есть столица, в которой хранится голда, собираемая по 1 штуке с каждого шестиугольника каждый ход. Тратится она на содержание юнитов, и каждый юнит уровня Х абсолютно неуязвим для юнитов с таким же уровнем или слабее, а заодно защищает до 6 соседних клеток своего цвета(так сказать, зона контроля). Но чем выше уровень, тем ниже скорость, а снабжение вообще утраивается. Если столицу отрезать от территории с войском, то у новой территории появится новая с 0 голды, а и скорее всего затраты этой столицы превысят прибыль. Как только такое происходит, на следующий ход все юниты становятся гробами, а гробы территорией нежити. Нежить очень опасна, так как, несмотря на уровень силы 0, игнорирует зоны контроля и не требует снабжения, так что может всех окружать, создавая ещё больше гробов)

Идея: Что если добавить клеткам нейроны, которые будут принимать решения о том нужно ли порождать новые клетки, и каким типам отдать предпочтение в зависимости от общих суммарных параметров всего тела? (размер тела, накопленная энергия всего тела, скорость получения энергии всем телом, какой тип энергии более доступен) Это может ограничить рост супер организмов или заставить их переключаться с солнца на переработку трупов. Нейроны как в нейросетях вместо генов, думаю будут более гибко обучаться управлению.

Отличное видео, нужно начинать переписывать всё это на видеокарту и запускать обучаться где-нибудь в google collab))

Лайк, подписка, комментарий!

Ккккайф!) название топ)

У меня 2 идеи по такому проекту: Вместо того что бы симулировать передачу енергии каждой ход между клетками которые не являются носителем генома можно пересчитывать приток енергии к клеткам носителям генома при событиях приводящим к перераспределение енергии Не знаю как реализован геном но нету необходимостью давать каждому организму(отростку) копию всех данных генома. Например когда отросток создаёт 2 новых отростка без мутации то они оба будут подключены 1 геному различаясь только номером активного гена и тд. Также возможно разделить геном на более и менее стабильные части которые имеют иерархической порядок(то-есть есть типо корневая часть генома и дальнейшее части генома которые ссылаются на корневой геном/прошлую часть генома)

Возможно для передачи энергии в обратном направлении сделать буфер ссылками конечных потребителей, который будет обновляться каждую итерацию со стоимостью пути(можно еще и ген приоритета путей добавить). Ну и условие чтоб можно было использовать только накопленную энергию с прошлых ходов.

Спасибо за видео. Для полноты картины не хватает вводной с описанием мира и типов клеток

Проблема преимущества очереди исполнения будто бы решается двухэтапным выполнением - сначала все выставляют свои намерения, дальше все намерения резолвятся с разрешением конфликтов И проблема перемещения энергии может быть решена двухэтапным выполнением организмов - создаём намерение на передачу энергии, которое отменится при невозможности

Очень интересные решения! Особенно с буферами! И алгоритм определения направления для передачи энергии с логичной и простой системой перенаправления - просто музыка! Классический вечный вопрос: не пробовали добавить механизм ретравирусов? Было бы крайне интересно, если бы клетки умели заставлять соседей копировать геном. Для одного организма разницы бы не было, но вот клетки-паразиты могли бы навести шороху. Правда, встаёт вопрос, будет ли такой механизм вносить хоть какие-то изменения с учётом основного принципа: геном исполняют только отростки...

Это было очень интересно! Интересные решения в транспортировке энергии и геноме(условия). Вопрос: а как процессор справляется технически? Судя по видео, карта огромная, а вычислений много

Творец!

Извините, я на этом канале 5 минут после листания шортсов, вопрос: Борьба кланов будет в открытом доступе? Я так понимаю, что это симулятор эволюции, но когда публикация (Полноценная версия)?

Безумно интересно, хочу скачать openGL и повторить! Из идей - добавить организмам размножение с участием двух родителей. *** Семечко движется, пока не врежется в какую либо живую клетку. Как врежется - копирует некоторые числа из её генома в свой, предварительно проверив, достаточно ли геномы различны. Ксли геномы не слишком похожи - размножению быть. Семечко копирует числа. Каждое из 672 чисел скопируется с шансом 50/50. Таким образом, семечко получает новый геном, производит с шансом 1/100 мутацию и приступает к его выполнению

Крутяк

если честно я бы посмотрел на мир где место в начале списка даёт приимущестово, ьыло бы интерсено посмотреть как органищмы к этому адоптируються

Что мешает сделать 2 массива - входной и результат, пото меняем их местами?

превью крутое)

Жесть, не думал что настолько много факторов нужно учитывать при создании корректной симуляционной системы

Здравствуйте, я создал свой проект по типу первого "пруда" с ботами. Хочу поделится с сообществом, но не могу найти старую ВК группу на тему кибербиологии. Подскажите пожалуйста, где можно своим творчеством поделиться?

Я бы порекомендовал портировать вычисления на Vulkan или cuda - они могут стать в разы быстрее. Вдобавок, можно распараллелить процессы дампа состояний и отрисовки кадров(если это не так), чтобы не перегружать симуляцию графическими процессами. По файлам дампов (json например) рисовать графику можно будет как после завершения симуляции, так и параллельно в отдельном потоке, что удобно.

foo52ru ТехноШаман 5:00 Есть идея о справедливом массовом ходе(шагах) организмов. Тебе надо создать иллюзию одновременности, это как в игре мафия, пока все участники не походят, действий не будет, и только когда город проснётся (это у тебя клетка 0) только тогда выполнится все запланированные действия. То есть будет одновременно убиты 2,3 клетки, рождены новые 2-3 клетки. Тогда преимущество первоочерёдных клеток будет полностью нивелировано.

Можно попробовать поэкспериментировать с ускорением и замедлением мутаций.

Уважаемый техношаман, спасибо за разъяснения. Я как-то писал, что реализовывал схожие алгоритмы, даже в 3д. Вот сначала вы описываете список и объясняете недостатки, а потом предлагаете свой вариант с ссылками. Поясните пожалуйста почему ссылки ? При этом при добавлении элементов вы меняете ссылки у соседей, но разве это технически возможно, изменить ссылку? Разве это тогда не указатели ли? Подскажите пожалуйста почему вы противопоставляете свой метод списку, разве контейней с указателями на соседей не является классическим двусвязным списком? 😊

ничего не понял, но звучит шикарно

Подскажите пожалуйста, если я хочу такое повторить у себя и смотреть на такие вселенные, с чего мне начать? И готовое и сделать самому мне было бы очень интересно

У каждого цикла есть начальные условия (НУ) - результат изменений предыдущего цикла. Мы хотим исключить фактор последовательности обхода клеток, т.к. в нашей реальности все клетки действуют одновременно. Иными словами, при итерации по клеткам в рамках одного такта эволюционное правило, применяемое к клетке, должно опираться ровно на те же НУ, что и остальные. Поэтому имеет смысл в начале нового цикла делать, что называется, snapshot начальных условий и для каждой клетки, брать входные значения из него. Понятно, что при таком подходе будут возникать коллизии. Для их разрешения можно придумать дополнительный слой логики, либо отдавать приоритет рандомно. В последнем случае история будет похожа на развитие квантовой системы, которая также из состояния суперпозиции (все возможные варианты исхода) каждый такт "схлопывается" в какое-то одно (ну или разделяется по параллельным вселенным, если вам больше нравится Эверетт и т.п.)

Ураааааааа

чел ты крут

Теперь понятно, откуда описанные в предыдущих роликах проблемы. 32 генов банально не достаточно для кодирования тех возможностей, что потенциально заложены в геноме. А рудимент с 3 направлениями с заранее типизированными отростками добивает картину, т.к. чтобы просто закодировать все возможные варианты ветвления требуется 5*5*5=125 генов. А ведь еще и нужен запас на гены-условия, минимум столько же. Итого получается, что чтобы в данной структуре генома получить не урезанный по возможностям организм, необходимо не 32 гена, а 256. Решить эту проблему частично можно возвратом к коротким генам цифровых деревьев, увеличив число строк за счет их длины. Более оптимальное, имхо, решение: выделение нетипизированных побегов, которые выберут кем стать сами, по проверке параметров энергонасыщенности и органики в месте своего появления, тогда потребуется меньше генов, но вырастет размер самого гена на +6.

ТехноШаман, твои проблемы являются следствием преждевременного изменения состояния клеток. Для преодоления этого можно ввести фазы подготовки к изменению и изменения состояния. На фазе подготовки мы рассматриваем состояние всех клеток "только для чтения" и формируем дельту состояния для каждой из них. А на фазе изменения состояния мы эту дельту применяем, в условиях запрета на чтение состояний других клеток.

Интересно, какие методы для решения таких же задач предпринял бы ИИ.

Ничего не понял, но очень интересно.

Считай мы в расчёте

Благодарю за технический ролик, но мне все ещё интересно сколько ресурсов компьютера ест такая симуляция?

3:57 а что насчёт противоположной стороны от родительской клетки?

А может сделать гексагональную сетку?

ТехноШаман на какой программе происходит визуализация?

Ужас как сложно, завтра опять пересмотрю и попытаюсь Все понять

Посчитал... Поле размером 8192х8192. Что бы в каждой клетке хранить геном, понадобится 42 Гб оперативы

Если новое состояние клеточного автомата строить исключительно на основе старого (read-only), то порядок перебора клеток никак не может повлиять на результат. По какой-то причине этот способ не подошёл, и в вашем варианте состояние только одно, и по мере вычислений изменяет само себя?

предлагаю добавить новую клетку такую как лунная клетка она будет потреблять и выробатывать2/3 от обычной солнечной но если добавить четыре периода сменяющие друг друга каждые 50 циклов работы клеток 1 период - утро: солнечные клетки работают на 80%, лунные на 20% 2 период - день: солнечные клетки работают на 100%, на 0% 3 период - вечер: и солнечные и лунные клетки работают на 50% 4 период - ночь: солнечные работают на 0%, лунные на 100% таким образом все виды без лунных клеток не получающие по другому энергию будут вымирать ночью, а без солнечных днем. также можно добавить клетки-клыки которые будут отстреливаться и лететь по прямой оставляя за собой энергетическую дорожку а встречая другую клетку заменять ее на энергетическую дорожку и тем самым соединяя два организма в один также можно добавить воздух и сделать так чтобы он распределялся равно мерно по всей карте в воздухе будет три вещества: кислород, азот, углекислый газ лунной и солнечной клетке нужен углекислый газ для работы они его перерабатывают в кислород семечку, отростку, клыку нужен кислород для работы органическому корню(красной клетке) и энергетическому корню(синей клетке) нужен и кислород и углекислый газ но им нужна прохлада кислород выравнивает температуру углекислый газ повышает температуру азот понижает температуру можно добавить также клетку которая будет перерабатывать все газы в энергию и на оборот для тех случаев когда не хватает газов но эта клетка будет потреблять большое количество энергии можно кислород раскрашивать зеленым, азот - синим, углекислый газ красным

а можно как-то использовать где-нибудь Чи́сла Фибона́ччи - элементы последовательности : 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, то-есть следующее число это сложение текущего с предыдущим.

ОНО ЖИВОЕ!

Техношаману. Энергия не является веществом, энергия также не является полем. Энергию следует понимать как процесс перехода материи из одного состояния в другое. Условия для энергии, или цепного запуска изменений, соблюдаются всегда. Мы называем этот набор условий материальным миром. Вы говорите, что в многоклеточном организме движется энергия!? Что там движется? Является ли процесс моделирования в компьютере материальным миром?

Это звучит очень круто, желаем вам удачи! Вы лучший!

А если мутациям дать возможность не просто менять геном, а создавать его участки. Т. е. Был геном с одним условием - стало 2, было 4 условия, стало 3. А чтобы не стало слишком много условий храниться, то чем их больше тем чаще она удаляется. Можно, например для КАЖДОГО условия сделать шанс удаления, чтобы всё было относительно нормально

А техношаман не думал о веб версии такой симуляции - или непотянет?

А что если вместо буферов А и Б создать в клетке boolean переменную и при передаче енергии менять её значение, при ходе клетки если переменная==true, то передавать енергию и менять значение переменной клетки в которую передали енергию на false

Круто конечно. Но хотелось бы организмы с небольшим умом, нейросеть из десятка нейронов и пусть думаю этим ))

17:18 интересно, как это трактовать? Как недоработку, когда организм не умерает благодаря его эксплуатации из-за правила смерти не от недостатка энергии, а от исчезновения семян? Или как то, что это симбиоз и на самом деле одиночки спасают организм от переизбытка энергии?

Удалось определить какие-то закономерности, при разных начальных параметрах ИЖ повторяет одни и те же этапы?

Коммент пишу чисто для продвижения ролика, а так интересно было бы узнать на чем ты все это пишешь? Какой язык, библиотеки и тд?

По-моему, нужно хранить ДВА списка клеток. В первом хранится текущее состояние. Во втором вычисляется состояние следующего шага. При этом следующий шаг вычисляется основываясь только на инфе из первого списка. В этом случае порядок прохождения списка вообще не будет иметь значения (т.е. не будет проблемы, о которой автор рассказывает на первых минутах видео). Или я что-то не правильно понял? И возможно лучше вообще использовать не список, а карту всех клеток поля. Но я так понимаю, что список используется, чтобы улучшить производительность, которая страдает из-за выбора неудачного языка программирования или алгоритма.

Когда многопоточная оптимизация?

Спасибо за видео! Вечер обещает быть интересным :)

Миллионы лет эволюции за 19 минут.

Симуляции конечно круты, но вот ощущение, что ну как-то вот все организмы - колониальные одноклеточные. Можно ли в теории смоделировать такие процессы, как формирование именно многоклеточных организмов, то есть, когда клетки будут приобретать разные свойства в рамках некоего общего организма, подчиняясь единой цели?