हाल के वर्षों में, प्रोटीन खोज में महत्वपूर्ण सफलताओं के साथ नोबेल पुरस्कार प्राप्त हुआ है, आधार मॉडल (FMs) बड़े संयोजन स्थान की खोज में संभावनाओं को लगातार उजागर कर रहा है, जिससे कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में क्रांति आने की उम्मीद है। फिर भी, कृत्रिम जीवन (ALife) क्षेत्र ने इन आधार मॉडलों का पूरी तरह से लाभ नहीं उठाया है, यह क्षेत्र के लिए बड़े विकास के अवसर प्रदान करता है। इस उद्देश्य के लिए, शोध टीम ने पहली बार 'कृत्रिम जीवन स्वचालित खोज' (ASAL) नामक एक विधि का प्रस्ताव दिया है, जो दृश्य भाषा आधार मॉडल के माध्यम से कृत्रिम जीवन क्षेत्र की लंबे समय से निर्भरता को प्रभावी ढंग से कम कर सकता है।

हाल ही में, Sakana AI के वैज्ञानिकों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति की है। उन्होंने पहली बार दृश्य भाषा आधार मॉडल (vision-language foundation models, FMs) का उपयोग करके कृत्रिम जीवन (Artificial Life, ALife) अनुकरण के स्वचालित खोज में सफलता प्राप्त की। इस परियोजना का नाम ASAL (Automated Search for Artificial Life, कृत्रिम जीवन) है।