<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Hello</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">I am trying to combine Nengo with an agent based modeling (ABM) platform. The idea is that I want each agent to be controlled by a neural network, which will be modifiable, adaptive and evolvable. This means that on each time step the input that the agent senses from the environment will be passed onto the neural network and the output will be executed as action in the ABM. The neural network will function in continuous time and its state will be preserved until the next time step of the ABM simulation.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Up to now I am using Repast Simphony which is written in Java. Ideally I would like to build my neural network in Nengo and export the java code to use it in Repast and vice versa inspect any modifications, learning or evolution of the NN back in Nengo. Up to now I was using some NN libraries (Simbrain) and writing the code straight in Java but it seems Nengo can be more appropriate for my goals.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Would the aforementioned pipeline be possible? What would be the best way to integrate Nengo to a java application, so that several continuously running NNs can be fed with input, retrieve the output, preserve the NN state until the next time it is called through the java code of the ABM simulation? Also inspect the NN through the data retrieval and storing perfomed in the simulation.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">How would you implement such an integration?</div><div style="font-size:12.8px">Any suggestions or ideas are welcome.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Thank you for your time</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Sakagiannis Panagiotis</div><div><br></div></div>