論文の概要: Directing Open-Ended Evolution in Artificial Life via Multi-Scale Path Divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17091v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 22:24:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.047693
• Title: Directing Open-Ended Evolution in Artificial Life via Multi-Scale Path Divergence
• Title（参考訳）: マルチスケールパスダイバージェンスによる人工生命のオープンエンド進化の方向付け
• Authors: Mikhail Akhtyrchenko, Mikhail I. Katsnelson, Andrey Ustyuzhanin,
• Abstract要約: MSPD (Multi-Scale Path Divergence) は再正規化群に着想を得たスカラーである。 局所遷移法則における異質性の時間的マルチスケール組織を定量化する。 MSPDは明示的な公式であり、勾配のないフィットネス関数として、またポストホック分析レンズとして、二重の役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24214594180459362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open-ended evolution (OEE) in artificial life is typically driven by uninterpretable, black-box neural-network complexity metrics, leaving life-like systems disconnected from physical theories of complexity. We introduce MSPD (Multi-Scale Path Divergence, denoted DP ), a renormalization-group-inspired scalar that quantifies the temporal multiscale organization of heterogeneity in local transition laws. MSPD is defined at the population level as a functional of the realised trajectory and is computed as a windowed finite-resolution estimator, with consistency between the two stated as a proposition. The metric is an explicit formula and plays a dual role: as a gradient-free fitness function and as a post-hoc analytical lens on any simulation that exposes local transition laws. Empirically, MSPD-optimized parameters produce higher held-out complexity scores than matched random parameters from the same substrate. High-$H_{Delta_t}$ states correspond to states with higher instability to external interventions, so the metric tracks the biology of the underlying dynamics rather than noise. Higher MSPD corresponds to stronger scale-dependent frustration: high-complexity systems exhibit larger differences between the dynamics expressed at different spatial extents, linking MSPD directly to the frustration criterion of biological complexity in the sense of Vanchurin et al. [ 23 ]. The same protocol transfers beyond the primary Flow-Lenia substrate to Life-like cellular automata and Particle Life++, where C1, C2 and C5 all hold. A single explicit formula thus both directs open-ended evolution and provides a principled bridge to the physics of complexity that black-box drivers do not.
• Abstract（参考訳）: 人工生命におけるオープンエンド進化(OEE)は通常、解釈不能でブラックボックスのニューラルネットワークの複雑性メトリクスによって駆動される。 局所遷移法則における異質性の時間的マルチスケール構造を定量化する再正規化群に着想を得たスカラーであるMSPD(Multi-Scale Path Divergence, DP )を導入する。 人口レベルでは、MSPDは実現された軌道の関数として定義され、ウィンドウ化された有限分解能推定器として計算される。 この計量は明示的な公式であり、勾配のない適合関数として、局所遷移則を公開する任意のシミュレーション上のポストホック解析レンズとして、双対的な役割を果たす。 経験的に、MSPD最適化パラメータは、同一基板からの一致したランダムパラメータよりも高いホールドアウト複雑性スコアを生成する。 高$H_{Delta_t}$状態は外部介入に対する不安定性が高い状態に対応するため、計量はノイズよりも基礎となる力学の生物学を追跡する。 より高度なMSPDは、よりスケール依存的なフラストレーションに対応する: 高複雑度システムは、異なる空間範囲で表現されるダイナミックスの間に大きな違いを示し、Vanchurinらによる生物学的複雑性のフラストレーション基準に直接リンクする。 同じプロトコルはフローレニアの一次基板を超えてLifeライクなセルオートマトンやParticle Life++に転送され、C1、C2、C5は全て保持される。 したがって、単一の明示的な公式は、どちらもオープンエンド進化を指示し、ブラックボックスドライバが起こさない複雑性の物理学への原則的なブリッジを提供する。

関連論文リスト

• Dual-Gated Epistemic Time-Dilation: Autonomous Compute Modulation in Asynchronous MARL [0.0]
  MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)アルゴリズムは、複雑な連続したドメインをまたいだ前例のない成功を達成する。 標準のデプロイメントは、同期運用パラダイムに厳密に準拠する。 この高密度スループットは、熱的および代謝的予算が極めて制約されたエッジデバイス上での物理的展開の基本的な障壁として機能する。 本稿では, 心電図を用いた心電図を用いた心電図(ETD-MAPPO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-24T21:19:06Z)
• MIOFlow 2.0: A unified framework for inferring cellular stochastic dynamics from single cell and spatial transcriptomics data [47.97758608694957]
  We introduced Interpolating Manifold-Transport Flow (MIOFlow) 2.0。 この枠組みは、多様体学習、最適輸送、神経微分方程式を統合することにより、生物学的に情報を得た細胞軌道を学習する。 合成データセット、胚体分化、空間的に解決されたアクソロトル脳再生で検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-23T20:49:45Z)
• Agentic Exploration of PDE Spaces using Latent Foundation Models for Parameterized Simulations [5.931951549967812]
  偏微分方程式(PDE)によって支配される流れやより広い物理現象は、本質的に連続であり、高次元であり、しばしばカオスである。 伝統的に、研究者はこれらの豊富なPDE解空間を実験室実験や計算に高価な数値シミュレーションを用いて探索してきた。 本研究は,フローフィールドの明示的,コンパクトかつ不整合な潜在表現を学習するパラメトリドシミュレーション上の生成モデルLFMと多エージェントLPMを結合することにより,この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-26T20:39:45Z)
• PhysicsAgentABM: Physics-Guided Generative Agent-Based Modeling [47.029742241618635]
  大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステムでは,表現的エージェント推論が可能であるが,拡張性は高く,時間段階整合状態遷移シミュレーションではキャリブレーションが不十分である。 本研究では,推論を行動コヒーレントなエージェントクラスタにシフトさせる物理AgentABMを提案する。 公衆衛生、ファイナンス、社会科学における実験は、機械的、神経的、LLMベースラインに対する事象時の精度と校正において一貫した利得を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-05T18:59:01Z)
• SKANet: A Cognitive Dual-Stream Framework with Adaptive Modality Fusion for Robust Compound GNSS Interference Classification [47.20483076887704]
  グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)は、洗練された妨害による脅威の増大に直面している。 時間周波数画像(TFI)とパワースペクトル密度(PSD)を統合した2重ストリームアーキテクチャに基づく認知的ディープラーニングフレームワークを提案する。 SKANetは96.99%の精度を達成し、複合妨害分類において優れたロバスト性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-19T07:42:45Z)
• Large deviations of density fluctuations in the boundary driven Quantum Symmetric Simple Inclusion Process [2.1839191255085995]
  量子対称性簡易包摂プロセスは、最近傍のホッピングを持つボゾン粒子の1次元系を記述する。 パラドックス的には、2点関数の行列のダイナミクスと全てのゆらぎが一致していることが示される。 我々はQSSIPにおける密度変動の大きな偏差関数を正確に導出し、その結果、量子定式化を利用して古典的包摂過程(SSIP)において導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T15:12:11Z)
• Unbalanced Diffusion Schr\"odinger Bridge [71.31485908125435]
  任意の有限質量の辺縁の時間的進化をモデル化する不均衡DSBを導入する。 これは、殺生項を伴う微分方程式の時間反転を導出することで達成される。 本稿では,非バランスなDSBを学習するためのスケーラブルな目的関数を構成する2つの新しいアルゴリズムスキームを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T12:51:56Z)
• Stochastic parameter optimization analysis of dynamical quantum critical phenomena in long-range transverse-field Ising chain [0.0]
  一次元長次元逆場イジングモデルの量子相転移について検討する。 シミュレーションでは, 臨界点と普遍性に関する事前知識がなくても, サンプリング対象のパラメータを自動的に決定する。 後者の2つの普遍性境界として$sigma = 7/4$を支持する数値的な証拠を得ることに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T14:46:16Z)
• On optimization of coherent and incoherent controls for two-level quantum systems [77.34726150561087]
  本稿では、閉かつオープンな2レベル量子系の制御問題について考察する。 閉系の力学は、コヒーレント制御を持つシュリンガー方程式によって支配される。 開系の力学はゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッドのマスター方程式によって支配される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T09:08:03Z)

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。