自由エネルギー原理を導入したParticle Leniaの現象解析

カテゴリ：部門大会

論文No：TC8-1-6

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Analysis of Phenomena in Particle Lenia with Free Energy Principle

著者名：柴田 豪人（愛知県立大学）,小林 邦和（愛知県立大学）

著者名(英語)： Taketo Shibata (Aichi Prefectural Graduate School),Kunikazu Kobayashi (Aichi Prefectural Graduate School)

キーワード：自由エネルギー原理,オープンエンド,Particle Lenia,人工生命,機械学習,Free Energy Principle,Open-Ended Evolution,Particle Lenia,Artificial Life,Machine Learning

要約(日本語)：生物の知覚と行動を統一的に扱える自由エネルギー原理は脳の情報理論として近年注目されている。この原理は端的に言えば、生命がコスト関数であるサプライズを減少させるように行動することを主張している。本研究は自由エネルギー原理を用いて、オープンエンドの実現を目的としている。そこで、人工生命の実験環境として着目されているLeniaの粒子バージョンであるParticle Leniaを本研究の実験環境として利用した。本研究では自由エネルギー原理に基づくニューラルネットワークを個々の粒子に実装し、粒子が環境内で適応し、安定した平衡状態になることを発見した。また、環境変動のため、粒子数を増減させると、Particle Leniaのパラメータのエントロピーが変動し、粒子が環境に適応し、安定することも観察された。さらに、実験によって粒子数の増加がパラメータのエントロピーを増大させることが示唆された。

本誌掲載ページ：340-346p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,071Kバイト