DNG in ALife / 京都にて開催されるALife2025 にて研究発表を行います

2025. 10. 02

We will present our work at The 2025 Conference on Artificial Life in  Kyoto, Japan ! See you in Kyoto !

デジタルネイチャー研究室は，京都にて開催されるThe 2025 Conference on Artificial Life (ALife2025）にて、研究課題「Hummingbird Kernel: Chaotic Lotka–Volterra Sampling for Bayesian Optimization in High-Dimensional Deceptive Landscapes」のポスター発表を行います。

ALife2025 : https://2025.alife.org/

PeriodOct 6th ~ Oct 10th, 2025

locationKyoto Sangyo-Kaikan Hall, Kyoto, Japan + Online

今回の渡航経費の一部は「筑波大デジタルネイチャー研究室｜研究活動支援プロジェクト」の支援金によって賄われています。

発表プロジェクト

[Poster] Hummingbird Kernel: Chaotic Lotka–Volterra Sampling for Bayesian Optimization in High-Dimensional Deceptive Landscapes

Hummingbird Kernel

High-dimensional, multi-modal optimization problems in creative AI remain challenging because many methods converge prematurely. We present the Hummingbird Kernel, a black-box optimization (BBO) framework that integrates a four-species competitive Generalized Lotka–Volterra (gLV) generator into a Bayesian Optimization (BO) loop. The system’s deterministic chaotic dynamics yield a structured, nonrepeating sequence of candidate points that may help avoid local optima while maintaining diversity. A deterministic mapping from the gLV state to the target search space provides a controllable exploration mechanism via a single scale parameter that expands or contracts the attractor. In preliminary experiments, Hummingbird achieved lower regret than CMA-ES on deceptive benchmark functions at higher dimensionalities (D≥50) under our settings. We also provide a small procedural content generation example, suggesting potential suitability for human-in-the-loop workflows where both broad exploration and local refinement are desirable. Although chaotic dynamics are seldom used for candidate generation due to sensitivity to initial conditions and limited controllability, here chaos is confined to a bounded attractor, exposed through a tunable scale, and coupled with BO so that deterministic trajectories act as a reproducible, adjustable proposal process.

Hummingbird Kernel：クリエイティブAIのための新しい最適化手法
創造的AIにおける高次元・多モード最適化問題は、多くの手法が早期に収束してしまうため依然として困難である。我々はHummingbird Kernelを提案する。これは4種の競合型一般化ロットカ＝ヴォルテラ（gLV）生成器をベイジアン最適化（BO）ループに統合したブラックボックス最適化（BBO）フレームワークである。このシステムの決定論的カオス的挙動は、多様性を維持しつつ局所最適解を回避する可能性のある、構造化され非反復的な候補点列を生成する。gLV状態から目標探索空間への決定論的写像は、単一のスケールパラメータを介した制御可能な探索メカニズムを提供する。このパラメータはアトラクタを拡張または収縮させる。予備実験では、高次元（D ≥ 50）において、欺瞞的なベンチマーク関数の条件下で、CMA-ESやBOと比較して低いリグレットを達成した。また、手続き型コンテンツ生成の例も提示し、広範な探索と局所的な洗練の両方が求められるヒューマン・イン・ザ・ループ作業フローへの潜在的な適性を示唆している。カオス的ダイナミクスは初期条件への敏感さと制御性の限界から候補生成にほとんど用いられないが、本手法ではカオスを境界付きアトラクタに閉じ込め、調整可能なスケールで可視化し、BOと結合させることで、決定論的軌道が再現可能かつ調整可能なプロセスとして提案する。

Project Page: Hummingbird Kernel

Authors: Takahito Murakami, Maya Grace Torii, Yoichi Ochiai

Publication: : https://digitalnature.slis.tsukuba.ac.jp/2025/09/hummingbird-kernel-2/

Poster Session (Expo Hall)
Date: Oct 7 Tuesday
Time: 17:00 PM – 20:00 PM　
Program：https://2025.alife.org/program

研究室概要

名　　称 ： デジタルネイチャー研究室
指導教員 ： 准教授　落合 陽一，助教　伏見龍樹，助教　李晶晶
所   在   地 ： 茨城県つくば市春日1-2
研究内容 ： 波動工学，デジタルファブリケーション，人工知能技術を用いた空間研究開発
URL ： https://digitalnature.slis.tsukuba.ac.jp/

代表略歴

落合陽一　Yoichi Ochiai

1987生，2015年東京大学学際情報学府博士課程修了（学際情報学府初の短縮終了），博士（学際情報学）．日本学術振興会特別研究員DC1，米国Microsoft ResearchでのResearch Internなどを経て，2015年より筑波大学図書館情報メディア系助教 デジタルネイチャー研究室主宰．2015年，Pixie Dust Technologies.incを起業しCEOとして勤務．2017年から2019年まで筑波大学学長補佐，2017年から大阪芸術大学客員教授，2020年デジタルハリウッド大学特任教授，金沢美術工芸大学客員教授，2021年4月から京都市立芸術大学客員教授を兼務．2017年12月より，ピクシーダストテクノロジーズ株式会社による筑波大学デジタルネイチャー推進戦略研究基盤代表及び准教授を兼務．2020年6月デジタルネイチャー開発研究センター・センター長就任．専門はヒューマンコンピュータインタラクション・バーチャルリアリティ・人工知能領域の学際的展開，特に音響・レーザーホログラムの計算・応用領域に強い興味を持つ．

本件に関するお問い合わせ先

名称 ： 筑波大学デジタルネイチャー研究室
Email ： contact<-at->digitalnature.slis.tsukuba.ac.jp　<-at->を＠に置き換えてください

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