RESUME

Que se passe-t'il quand des automates cellulaires rencontrent des L-Systems ? Cet article propose plusieurs méthodes de réalisations combinant les régles de construction d'automates cellulaires et de L-Systems, avec accouplements génétiques, réseaux neuronaux, traductions de codes. Ces méthodes débouchent sur la morphogenèse d'organismes, aussi bien pour leur structure (forme) que pour leur aspect fonctionnel (réseau neuronal avec neurones moteurs, sensoriels, équilibre, etc.)

Mots Clefs

Automates Cellulaires, L-Systems, Morphogenèse, Réseaux de Neurones, Metaballs, .Algorithmes Génétiques.

ACM Classification

H.5.m.

INTRODUCTION

Depuis très longtemps, les artistes se sont inspirés des formes de la nature pour créer des oeuvres. Sans remonter aux mythes de l’antiquité, on peut citer notamment l’influence fondamentale d’Odilon Redon, dans sa série de tableaux « Les Origines » [1] qui présente déjà en 1883 des créatures hybrides et étonnantes (voir figure 1). De même, Goethe se passionne pour la biologie et plus particulièrement pour une théorie de l’évolution des plantes très particulière, avec son ouvrage La Métamorphose des Plantes. [2]. Ces travaux vont d’ailleurs inspirer les publications fondamentales dans ce domaine de Ernst Haeckel [3] qui va donner les grandes lignes de formes de la nature dans l’art, suivi peu de temps après par des auteurs comme Martin Gerlach et Karl Blossfeldt [4].

S’ensuivent les courants basés sur le biomorphisme et le biocentrisme (une période qui s’étend environ des années 30 aux années 60), avec l’intervention de quelques artistes majeurs dont Hans Arp, Max Ernst, Paul Klee, Pavel Filonov, Kazimir Malevich, ainsi que les français Jean Fautrier, Brassai, et Wols.[5]. Il sera suivi du mouvement Eco-Art des années 60.

Plus récemment, avec l’arrivée de l’ordinateur comme outil de travail pour les artistes, une nouvelle génération de créateurs est apparue. Après la découverte fascinante des fractals par Benoît Mandelbrot [6], de nouvelles perspectives de la nature voient le jour. Puis, ce sont ensuite les « éleveurs d’art » qui utilisent les techniques évolutionnistes de Darwin, adaptées par Richard Dawkins [7] et ses célèbres biomorphs.

Figure.1 Les Origines par Odilon Redon.

Parmi les artistes les plus connus dans cette catégorie, citons, William Latham [8], Karl Sims [9], Steven Rooke [10] et Jeffrey Ventrella [11]. Ils côtoient à la même époque des artistes qui utilisent des techniques évolutionnistes ou connexionnistes pour créer des êtres doués de vie artificielle.

Cette dernière est un domaine émergent dans les années 80/90, et se situe exactement à la frontière des sciences et de l’art, au cœur même des problématiques liant créativité et cognition. On peut citer notamment les travaux de Yoichiro Kawaguchi [12] ou de Michel Bret [13] (voir figure 2) qui insufflent un art nouveau, où la morphogenèse est utilisée sans vraiment être citée : les nouvelles formes de la vie telle qu’elle pourrait être font leur apparition.

AUTOMATES CELLULAIRES

Dans le vaste champ des outils mis en œuvre par les applications de l’intelligence artificielle, les automates cellulaires font partie des premiers à apparaître, notamment avec le célèbre jeu de la vie proposé par Conway [14]. Les outils foisonnent et les modèles d’automates cellulaires se diversifient avec des grands noms qui font singulièrement avancer le domaine, comme Stefen Wolfram, avec son ouvrage « A New Kind Of Science » [15].

Bien entendu, un certain nombre d’artistes se penchent sur leur utilisation et essayent d’en faire émerger de nouveaux styles d’œuvres. Citons par exemple, Paul Brown [16] bien sûr, qui s’intéressent à ce domaine dés les années 70, mais aussi Scott Draves [17], Erwin Driessens et Maria Verstappen qui en sortent de véritables constructions 3D [18] et Matthew Fuller qui a initié le groupe Human Cellular Automaton [19].

Figure 2 : Créature hybride créée par Michel Bret

L-SYSTEMS

Parallèlement une autre forme de langage qui va servir les desseins de nouvelles morphogenèses est inventé par Lindemmayer [20] : ce sont les L-Systems qui permettent de générer des formes, et notamment des plantes à partir de grammaires récursives. Les résultats obtenus avec ce type de techniques sont excellents et évidemment les artistes, comme Laurent Mignonneau et Christa Sommerer [21], Christian Jacob [22] entre autres s’intéressent à ces nouveaux modes d’expressions, en les couplant très souvent avec des algorithmes évolutionnistes pour se rapprocher encore un peu plus des théories de Darwin, comme le propose Christian Jacob en combinaison avec les L-Systems.

MORPHOGENESE

Nous ne reviendrons pas dans cet article sur l’imposante littérature qui existe dans la définition des techniques de morphogenèse. Citons simplement l’inspiration que nous avons pu tirer des travaux de D’Arcy Thompson [23] et de Rupert Sheldrake [24], grâce à ses théories novatrices sur la « causalité formative » et les « champs morphogénétiques » et dont les œuvres sont incontournables sur le sujet.

La morphogenèse est un sujet passionnant qui apporte de grandes questions non encore résolues, c’est un terrain d’expérimentation magnifique pour les artistes et les travaux présentés ici vont dans cette direction.

Figure 3 : Life spacies II. © Christa Sommerer et Laurent Mignonneau. 1997.

STRUCTURE ET ASPECT FONCTIONNEL

Notre propos ne se résume cependant pas à des recherches sur la morphogenèse structurelle uniquement. En effet, si la forme, et donc l’aspect du corps sont forcément l’une de nos préoccupations majeures, en tant qu’artiste présentant des images, nous nous intéressons tout autant à l’aspect fonctionnel des créatures engendrées, qui à notre sens ne peut être dissocié de l’aspect structurel.

C’est d’ailleurs cette différentiation qui est bien trop présente dans les réalisations actuelles (les personnages 3D, premiers acteurs virtuels), dont l’aspect visuel est déjà poussé à un très haut degré, et même jusqu’au photo réalisme. D’un autre côté, la partie fonctionnelle des nouvelles créatures semi intelligentes n’en est pour le moment qu’au stade expérimental. Il est vrai que les mécanisme de la vie sont si complexes, qu’on est obligé de s’accorder l’utilisation de modèles simplifiés, comme celui de l’autopoièse proposé par Maturana et Varela [25].

ASSOCIATION L-SYSTEMS, AUTOMATES CELLULAIRES

L’originalité de ce travail repose essentiellement sur une utilisation couplée des automates cellulaires et des L-Systems. Cette recherche expérimentale découle d’un constat simple : tous les systèmes proposant des réalisations de créatures virtuelles (végétales ou animales) démarrent en général au stade de l’assemblage de composants déjà matérialisée, comme les fameux blocs ou sticks qu’on rencontre dans les travaux de Sims (voir figure 4), de création de Golems, du logiciel Framsticks (que nous utilisons dans nos travaux), etc.

L’étape de développement correspondant à la chimie moléculaire est systématiquement sautée, ce qui à notre sens ne peut pas aider à la compréhension d’un développement originel.

Personne n’ayant à ce jour toutes les réponses nécessaires au developpement de la vie, végétale ou animale, on peut se permettre en tant qu’artiste (avantage indéniable sur les scientifiques contraints de prouver ce qu’ils avancent) d’expérimenter dans de nouvelles directions et visualiser les résultats de créations hybrides.

Figure 4 : Galapagos. © Karl Sims

Ainsi, plusieurs méthodes d’accouplement des automates cellulaires avec les L-Systems sont proposées. Nous ne citons ici que celles qui ont commencé à donner des résultats intéressants mais bien d’autres sont possibles. Le principe dans tous les cas est d’utiliser les règles de génération d’automates cellulaires comme fonction de processus chimique, intervenant donc à différents stades de la morphogenèse physique.

Méthode 1 : Création de paysages entiers avec les lois cellulaires. Cette méthode consiste simplement à quadriller un terrain 3D, et à utiliser des règles d’automates cellulaires pour placer des graines de L-Systems qui vont donc survivre et naître selon des schémas très précis. Plusieurs niveaux de complexité sont étudiés, selon les formes de règles employées. Les plus simples sont basées sur des couples de vecteurs Survie/Naissance, sur lesquels on peut faire pousser des variétés L-Systems aux emplacements où la vie est possible. Des règles plus complexes, avec des paramètres d’évolution des automates peuvent même influencer les grammaires L-Systems qui se modifient en fonction de ces paramètres (par exemple états, générations, etc.) (voir figure 5).

Figure 5. Un automate cellulaire appliqué à la pousse de végétation sur un terrain.

Méthode 2 : Formes L-Systems modifiées par des automates cellulaires. Dans ce cas, il s’agit d’utiliser les automates cellulaires comme générateur de règles utilisées à chaque étape récursive de la construction d’un L-System. C’est à dire qu’en plus des règles grammaticales habituelles utilisées dans ces systèmes (dont les F pour tracer les branches), on ajoute l’utilisation de règles (A,B,C, etc.) qui sont en fait des règles d’automates cellulaires classiques. Ainsi, à chaque nouvelle étape des processus de création, les règles cellulaires s’appliquent à la pousse de nouvelles branches/feuilles/segments, selon les principes de survie et de naissance. Cette méthode un peu plus complexe à mettre en œuvre présente l’avantage de déboucher sur des créations moins prévisibles et donc plus naturelles.

Méthode 3 : Accouplement génétique des règles de L-Systems avec les règles d’automates cellulaires. Cette méthode n’est possible qu’avec certaines formes de règles d’automates (il en existe de nombreuses variantes, nous nous sommes basés sur celles présentées dans Mcell, le logiciel de Mirek Wojtowicz [26]). Ici, aussi bien les règles L-Systems que les règles cellulaires sont considérées comme les phénotypes, et les génotypes sont construits sur la base de codages binaires multi paramétrés. Là encore, des résultats étonnants sont obtenus, même si une justification scientifique d’un tel processus est excessivement difficile à mettre en œuvre. Mais, après tout, la morphogenèse est bien un processus très complexe qui ne peut se faire qu’en combinant de manière très étroite des réactions chimiques avec des évolutions physiques (voir figure 5).

Figure 5 : une créature plante créée avec la méthode 3

MORPHOGENESE CELLULAIRE

Par ailleurs, nos recherches nous ont également menées vers d’autres utilisations des automates cellulaires pour la morphogenèse. Ainsi, de la même façon que nous avons utilisé les règles d’automates cellulaires pour générer des végétations, nous les avons appliquer à la construction de formes élémentaires, à partir de Metaballs (ou blobs). Cette méthode très simple permet d’obtenir différentes formes de base, que nous pouvons considérer soit comme des membres des futures créatures (pour l’aspect structurel), soit comme des organes fonctionnels de ces créatures (muscles, neurones sensoriels pour le toucher, l’odorat, la vue, la recherche d’équilibre, etc.).

Les formes utilisées comme membres sont les plus simples à générer et le sont à partir de règles basiques de survie et naissance de ce qu’on peut considérer comme les cellules constitutives des organismes vivants. Celles créées pour l’aspect fonctionnel ne peuvent être générées qu’avec des règles plus évoluées d’automates. A noter que des expériences évolutionnistes sur des populations d’automates cellulaires ont été également utilisées pour ce processus.

MORPHOGENESE L-SYSTEMIQUE

Dans le même ordre d’idée, les règles grammaticales des L-Systems ont été utilisées pour créer des créatures, végétales ou animales (non dirons plutôt de type animat), quant à leur aspect structurel. Ce type de création plutôt classique n’a pas apporté de pistes très innovantes dans notre système de création, mais à permis de compléter les réalisations mises en place. Ce fut surtout l’une des étapes de test pour la co-évolution neuronale appliquée sur les créatures, réalisée principalement avec le logiciel Framsticks. [27].

COEVOLUTION NEURONALE

L’une des étapes très importante de notre étude sur la morphogenèse se déroule au sein du logiciel Framsticks. Il s’agit d’un simulateur de vie artificielle très évolué et programmable, qui permet de réaliser toutes sortes d’expériences. Nous l’avons donc inclut dans notre pipeline de réalisation pour faire évoluer les créatures, à la fois dans leur aspect structurel et surtout dans leur aspect fonctionnel (réseau de neurones) (voir figure 6).

Des populations diverses de créatures réalisées avec les différentes méthodes décrites plus haut ont été soumises au système évolutionniste de Framsticks. Avec différents critères établis (vitesse, équilibre ou tout simplement esthétique) nous avons mimé les processus d’évolution à grande échelle, ce qui a permis d’obtenir des créatures originales, autonomes dans leur comportement, et capables d’êtres utilisées pour diverses tâches de base : courir, attraper une proie, fuir, etc., et même danser !

Figure 6 : Une créature évoluée issue du processus de création

REALISATIONS

A partir de ce schéma créatif, il est possible de sortir différents types d’œuvres, qui sont de trois types : images fixes, images animées pré-calculées, images animées temps réel. Seule cette dernière catégorie peut vraiment rendre compte de l’aspect fonctionnel des créatures, même si la qualité du rendu temps réel ne permet pas d’apprécier totalement la qualité structurelle qui peut être mise en œuvre avec ce système. C’est pour cela que nous avons également réalisé des œuvres calculées, avec différents types de rendu, afin de pleinement profiter d’une morphogenèse picturale tout à fait intéressante.

Notamment, nous avons fait un certain nombre d’essais avec des méthodes de rendu non photo réaliste, selon les principes exposés par Aaron Hertzman [28] pour la vidéo peinture. Parmi les réalisations obtenues, celles-ci présentent l’avantage de fournir de nouveaux styles de peintures vivantes, auto organisées et de créer des tableaux originaux directement issus de la vie artificielle (voir figure 7). De plus, cette méthode de travail débouche naturellement sur de nouvelles esthétiques du mouvement, comme décrites dans [29].

Figure 7 : Une autre créature rendue avec une technique non photo réaliste, peinture vivante.

Conclusion

L’originalité de ce système réside dans la combinaison des techniques présentées pour bâtir des modèles de morphogenèses nouveaux. Les règles d’automates cellulaires et de L-Systems n’avaient encore jamais été utilisées de cette manière. Le but principal était ici de fournir des « patterns » de création de vie telle qu’elle pourrait être, comme le décrit très bien Fritjof Capra, dans son ouvrage, la Toile de la Vie [29]. D’autre part, l’ouverture du système permet d’obtenir des résultats très divers d’un point de vue visuel, ce qui laisse à l’artiste le choix d’une esthétique particulière, de présenter des images fixes ou animées, voire même en temps réel.

REMERCIEMENTS

Je tiens plus particulièrement à remercier Michel Bret pour l’inspiration qu’il ma fourni et qui a permis de voir aboutir ce travail, ainsi que toute l’équipe d’Arts et Technologies de l’Image dont l’enthousiasme et la créativité sont précieux.

REFERENCES

1. Viala, Jean. Odilon Redon. Editions ACR. 2001.

2. Goethe. La Métamorphose des Plantes et autres écrits botaniques. Editions Triades. 1995.

3. Haeckel, Ernst. Art Forms in Nature: The Prints of Ernst Haeckel. Editions Prestel. 1994

4. Adam, Hans-Christian. Karl Blossfeldt. Editions Taschen. 2004.

5. Wünsche, Isabel. Biological Metaphors in 20^th Century Art and Design. Ylem Journal. number 8 volume 23 July - August 2003

6. Mandelbrot, Benoît. Les Objets fractals : forme, hasard et dimension, survol du langage fractal.. Editions Flammarion. 1999.

7. Dawkins, Richard. L’horloger Aveugle. Editions Robert Laffont. 1999

8. Latham, William. The Conquest of Form: Computer Art by William Latham. Arnolfini Gallery, Bristol, December 3rd 1988 - January 15th 1989

9. Sims, Karl. Evolving Virtual Creatures. Computer Graphics (Siggraph '94 Proceedings), July 1994, pp.15-22

10. Rooke, Steven. An Introduction to Creative Evolutionary Systems. In Creative Evolutionary Systems, p339-365. Editions Morgan Kauffman. 2001

11. Ventrella, Jeffrey. Animated Artificial Life. Virtual Worlds: Synthetic Universes, Digital Life, and Complexity, Chap. 3 . Editions Perseus Books. 1999.

12. Kawaguchi, Yoichiro. Site : http://www.race.u-tokyo.ac.jp/~yoichiro/index.html

13. Bret, Michel. Virtual Living Beings, in Lecture Notes in Artificial Intelligence 1834: Virtual Worlds 119-134, Ed. Jean-Claude Heudin, Springer 2000.

14. Gardner, Martin. The fantastic combinations of John Conway's new solitaire game "life". Scientific American. 223 (October 1970): 120-123.

15. Wolfram, Stephen. A New Kind of Science. Editions Wolfram Media. 2002

16. Brown, Paul. Site : http://www.paul-brown.com/.

17. Draves, Scott. Site : http://draves.org/art.html

18. Driessens, Erwin et Verstappen, Maria. Site : http://www.xs4all.nl/~notnot/

19. Fuller, Matthew. Human Cellular Automaton. Site : http://www2.snm-hgkz.ch/~maja/poiesis/hca.html

20. Lindenmayer, A et Prusinkiewicz, P. The Algorithmic Beauty of Plants P., Springer-Verlag, 1994..

21. Mignonneau, Laurent et Sommerer Christa. Site : http://www.iamas.ac.jp/~christa/index.html

22. Jacob, Christian. Site : http://pages.cpsc.ucalgary.ca/~jacob/

23. D’Arcy Thompson ,W. Forme et Croissance. Editions Seuil. 1994.

24. Sheldrake, Rupert. Une nouvelle science de la vie. Editions Rocher. 2003

25. Varela, FJ. Autonomie et Connaissance. Editions Seuil. 1989.

26. Wojtowicz, Mirek. Site : http://www.mirwoj.opus.chelm.pl/ca/

27. Komosinski, M. The World of Framsticks: Simulation, Evolution, Interaction. In: Proceedings of 2nd International Conference on Virtual Worlds (VW2000), Paris, France, July 2000. Springer-Verlag (LNAI 1834), 214-224.

28. Hertzman, Aaron. Painterly Rendering for Video and Interaction. NPAR. 2000

29. Lioret, Alain. Emergence de Nouvelles Esthétiques du Mouvement. Editions L’Harmattan. 2004.

30. Capra, Fritjof. La Toile de la Vie. : Une nouvelle interprétation scientifique des systèmes vivants. Editions du Rocher. 2003.