論文の概要: Phase transition to causal symmetry reveals operational autonomy in sociotechnical systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09352v1
- Date: Tue, 09 Dec 2025 10:32:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.413666
- Title: Phase transition to causal symmetry reveals operational autonomy in sociotechnical systems
- Title(参考訳): 因果対称性への相転移は社会工学系における運用自律性を明らかにする
- Authors: Anthony Gosme,
- Abstract要約: 11,042のシステムにまたがる50の大規模協調エコシステムを分析します。
我々は, 部品の転倒に伴う構造的持続性を測定する秩序パラメータ(ガンマ)を開発した。
我々は、複雑な協調システムにまたがる自己組織的自律性の実証的証明されたサインとして、因果対称性を見いだす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Complex adaptive systems persist through continuous transformation, yet the dynamical principles governing their long-term stability remain poorly characterized. Here we analyze 50 large-scale collaborative ecosystems spanning 11,042 system-months to quantify the emergence of operational autonomy. We develop an order parameter (Gamma) measuring structural persistence amid component turnover and characterize directional coupling between organizational architecture and collective activity. Gamma exhibits a bimodal distribution (Hartigan p=0.0126; Delta BIC = 2,000), identifying two regimes: an exploratory phase of high variance and a mature phase with 1.77x variance collapse. Granger analysis reveals causal symmetrization at maturity - the structure-activity coupling ratio shifts from 0.71 (activity-driven) to 0.94 (bidirectional), indicating that architecture increasingly constrains collective coordination. A viability index, combining activity and structure, outperforms activity-based prediction (AUC = 0.88 vs 0.81), identifying 'zombie' systems where high churn masks structural decay. This extends recent work by Ait et al., who identified 'zombie' projects exhibiting activity without development based on non-coding contributions. Our metric identifies structural zombies: projects where coding activity persists but fails to preserve architectural invariants. These results establish causal symmetrization as an empirically validated signature of self-organizing autonomy applicable across complex collaborative systems - a dynamical regime previously theorized in biological contexts but here demonstrated and measured in artificial ones.
- Abstract(参考訳): 複雑な適応系は連続的な変換を通じて継続するが、その長期安定性を規定する力学原理は依然として不十分である。
ここでは、運用自律性の出現を定量化するために、11,042のシステムにまたがる50の大規模協調エコシステムを分析します。
本研究では, 組織構造と集団活動の方向性結合を特徴付ける構造的持続性を測定する秩序パラメータ(Gamma)を開発した。
ガンマは双モード分布(Hartigan p=0.0126; Delta BIC = 2,000)を示し、高分散の探索相と1.77倍の分散崩壊を持つ成熟相の2つの状態を特定する。
グラガー分析は成熟度における因果対称性を明らかにし、構造-活性結合比は0.71(活性駆動)から0.94(双方向)にシフトし、アーキテクチャが集合的協調をますます制限していることを示している。
活動と構造を組み合わせた生存率指数は、活動に基づく予測(AUC = 0.88 vs 0.81)を上回っ、高いチャーンマスクが構造崩壊する「ゾムビー」システムを特定する。
これは、非コーディングコントリビューションに基づいて開発せずに活動を示す'動物'プロジェクトを特定するAitらによる最近の研究を拡張している。
コーディング活動が継続するが、アーキテクチャ上の不変性を維持できないプロジェクトである。
これらの結果は、複雑な協調システムにまたがる自己組織的自律性の実証的証明されたサインとして、因果対称性を確立している。
関連論文リスト
- Towards a Science of Scaling Agent Systems [79.64446272302287]
エージェント、言語モデル(LM)ベースのシステムでは、推論、計画、行動が現実のAIアプリケーションの主要なパラダイムになりつつある。
この広く採用されているにもかかわらず、彼らのパフォーマンスを決定する原則は未定のままである。
エージェントシステムのスケーリング原理を導出することで、このギャップに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-09T06:52:21Z) - The Subtle Art of Defection: Understanding Uncooperative Behaviors in LLM based Multi-Agent Systems [22.357102759752234]
本稿では,非協調行動がマルチエージェントシステムの不安定化や崩壊のメカニズムをシミュレートし,解析するための新しい枠組みを提案する。
本フレームワークは,(1)非協調的エージェント行動のゲーム理論に基づく分類,(2)エージェントの状態が進化するにつれて非協調的動作を動的に生成・改善する多段階シミュレーションパイプラインを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-19T20:39:19Z) - Structured Contrastive Learning for Interpretable Latent Representations [2.8870482999983094]
本研究では,潜在空間表現を3つの意味群に分割するフレームワークであるStructured Contrastive Learning (SCL)を提案する。
ECG相の分散とIMU回転の実験は優れた性能を示した。
この研究は、リアクティブデータ拡張からプロアクティブな構造学習へのパラダイムシフトを表し、ニューラルネットワークにおける解釈可能な潜在表現を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-18T21:18:20Z) - Parallel BiLSTM-Transformer networks for forecasting chaotic dynamics [24.960864709838436]
本研究では,Transformer と Bidirectional Long Short-Term Memory Network を統合した並列予測フレームワークを提案する。
提案したハイブリッドモデルはデュアルブランチアーキテクチャを採用しており、Transformerブランチは主に長距離依存関係をキャプチャする。
結果は、提案されたハイブリッドフレームワークがタスク間でシングルブランチアーキテクチャの両方より優れていることを一貫して示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-27T16:17:10Z) - Bidirectional Representations Augmented Autoregressive Biological Sequence Generation:Application in De Novo Peptide Sequencing [51.12821379640881]
自己回帰(AR)モデルは、全体的な双方向表現を提供するが、生成的コヒーレンスとスケーラビリティに関する課題に直面している。
非自己回帰機構からリッチなコンテキスト情報を動的に統合することにより、AR生成を向上するハイブリッドフレームワークを提案する。
新しいクロスデコーダアテンションモジュールにより、ARデコーダは、これらの双方向機能を反復的にクエリし、統合することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-09T12:52:55Z) - PowerGrow: Feasible Co-Growth of Structures and Dynamics for Power Grid Synthesis [75.14189839277928]
本稿では,運用効率を維持しながら計算オーバーヘッドを大幅に削減する,共同生成フレームワークPowerGrowを提案する。
ベンチマーク設定による実験では、PowerGrowはフィデリティと多様性において、事前の拡散モデルよりも優れていた。
これは、運用上有効で現実的な電力グリッドシナリオを生成する能力を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-29T01:47:27Z) - Emergence of Hierarchies in Multi-Agent Self-Organizing Systems Pursuing a Joint Objective [12.899919591015912]
マルチエージェント自己組織化システム(MASOS)は、スケーラビリティ、適応性、柔軟性、堅牢性などの重要な特徴を示す。
本稿では,タスク実行時の依存性階層の出現に注目した。
他のエージェントの状態に関する各エージェントの動作の勾配を計算することで、エージェント間の依存関係を定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-13T06:50:03Z) - A Neuroscience-Inspired Dual-Process Model of Compositional Generalization [12.494200165412186]
ニューラルインスパイアされたデュアルプロセスモデルであるtextscMirageを提案する。
高速で直感的なSystem1'(メタトレーニングされたトランスフォーマー)と、意図的にルールベースのSystem2'(エンジン)を組み合わせる。
Mirageはタスクに依存しない設定でSCANベンチマークのすべての分割に対して$99%の精度を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-25T01:02:07Z) - Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration [55.574417128944226]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な成果を上げているが、そのモノリシックな性質は複雑な問題解決におけるスケーラビリティと効率を制限している。
LLMに基づくマルチエージェントコラボレーションのためのパウチスタイルのパラダイムを提案し,タスク状態の進化に応じて,中央集権的なオーケストレータ("puppeteer")がエージェント("puppets")を動的に指示する。
クローズドドメインおよびオープンドメインシナリオの実験により,この手法は計算コストを低減し,優れた性能が得られることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T07:02:17Z) - Euclideanizing Flows: Diffeomorphic Reduction for Learning Stable
Dynamical Systems [74.80320120264459]
本研究では、限られた数の人間の実演からそのような動きを学ぶためのアプローチを提案する。
複素運動は安定な力学系のロールアウトとして符号化される。
このアプローチの有効性は、確立されたベンチマーク上での検証と、現実世界のロボットシステム上で収集されたデモによって実証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T03:51:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。