本エンジンは、複素潜在空間における波動干渉を基盤とした**「流体知能アーキテクチャ」**です。静的なデータ処理にとどまらず、空間内のエネルギー伝播やポテンシャル場の変動、時系列的な「流れ」をシミュレートすることで、柔軟かつ強固な適応知能を実現します。
情報は断続的な「点」ではなく、時間的な連続性を持つ**「流れ（Flow）」**として処理されます。
- State Temporal Smearing: 入力状態に適切な「余韻」を持たせることで、直近のコンテキストを現在の入力と統合。一過性のノイズに惑わされない、安定した「軌道（Trajectory）」を形成します。
- Action Momentum: 行動決定に物理的な「慣性」の概念を導入。カオス的な環境下でも、一貫性のある合理的なアプローチを維持します。
記憶を固定的な「パラメータ」としてではなく、**「場の歪み（ポテンシャル・フィールド）」**として動的に定義します。
- Stability Attractors (Singularity): 高い報酬を得た状態を強力な引力点（アトラクタ）として定着。無入力時でも安定したパターンを保持する「自己保存状態」への移行を可能にします。
- Entangled Synchrony (Wormhole): 離れた事象間に位相的な同期パスを形成。複雑な論理ステップをバイパスし、前提から結論への「直感的な最適化」を低遅延で実現します。
- Dynamic Dissipation (Hawking Radiation): 場のポテンシャルを緩やかに調整することで、情報の過度な固着を防ぎ、常に最新の環境へ適応するための「最適忘却」を制御します。
外部からの報酬を待つ強化学習に加え、対象の振る舞いからその背後にある**「目的（意図）」を逆算**する機能を統合しています。
- Hamiltonian Inference: 対象の行動軌跡から、その動きを規定しているエネルギー地形（ハミルトニアン場）を推定。環境の「本質的な法則」を早期に特定します。
- Intentional Phase Locking: 明示的な報酬信号が不足している状況でも、周囲の意図に同調（位相同期）し、目的に沿った高度な模倣や連携を可能にします。
- 時定数のスペクトラム化 1つのモデルの中に「ゆっくり変化する波（重力記憶）」と「速く変化する波（反射）」を共存。
- 弾性的失敗記憶 失敗した行動には「反発力」を付与。時間の経過とともに弾性的に回復する「 dissipative failure memory」を実装。
- 因果関係の物理化 「Aの次にBが起こる」という論理を、波動の伝播速度とワームホール接続によって物理量として表現。
本プロジェクトは、Minecraft プラグイン等の Java 環境から JNI 経由で直接利用可能です。
pom.xml にリポジトリと依存関係を追加してください。
<repositories>
<repository>
<id>ruskserver-releases</id>
<url>https://repo.ruskserver.com/repository/maven-public/</url>
</repository>
</repositories>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.lunar_prototype</groupId>
<artifactId>dark_singularity_api</artifactId>
<version>1.3.0</version> <!-- 最新バージョン -->
</dependency>
</dependencies>build.gradle.kts に以下を追加してください。
repositories {
maven("https://repo.ruskserver.com/repository/maven-public/")
}
dependencies {
implementation("com.lunar_prototype:dark_singularity_api:1.3.0")
}Tip
GitHub Releases からダウンロード可能な JAR には、Windows, macOS, Linux すべてのネイティブライブラリが同梱されています。
Singularity クラスは AutoCloseable を実装しているため、try-with-resources での使用を推奨します。
import com.lunar_prototype.dark_singularity_api.Singularity;
public class SingularityAI {
public void onTick() {
try (Singularity ai = new Singularity(1024, 8, 4)) {
// 状態(インデックス)を衝撃波として注入し、行動波形を観測
int[] actions = ai.selectActions(new float[]{currentStateIdx});
// 報酬は空間の屈折率(Theta)を直接書き換える
float reward = execute(actions);
ai.learn(reward);
// 波動状態を含むスナップショットを保存 (DSYM V6)
ai.saveModel("brain.dsym");
}
}
}MWSOは学習（本能）だけでなく、ハミルトニアン・スクリプティングによる初期知識（理性）の注入が可能です。ルールは「if-then」の条件分岐ではなく、波動を特定の行動へ誘う**「外場（Potential Field）」**として機能します。
// 1. ルールの登録 (初期化時)
// 条件ID 0(LowHP) のとき、アクション 3(Evade) への引力を 0.8 の強さで発生させる
ai.registerHamiltonianRules(
new int[]{0}, // Condition IDs
new int[]{3}, // Target Action Indices
new float[]{0.8f} // Resonance Strengths
);
// 2. 状況の注入 (毎チック)
if (entity.getHealth() < 5.0) {
ai.setActiveConditions(0); // LowHP 条件をアクティブ化
} else {
ai.setActiveConditions(); // 条件クリア
}
// 以降の selectActions は、学習された直感と注入された理性のベクトル合成で決定されるシステム温度（System Temperature）に基づき、空間の「媒質」としての性質が変化します。
| Phase | State | Characteristics |
|---|---|---|
| 🟦 Solid | 結晶化 | 戦術波による精密な指令。重力による記憶の固定が最大化。 |
| 🟩 Liquid | 流動体 | 標準的な適応状態。環境の波紋に柔軟に同調。 |
| 🟥 Gas | 混沌 | 高エネルギー状態。既存の重力場を破壊し新たな解を模索。 |
src/core/mwso.rs: 波動作用素・重力場・ワームホールの核src/core/singularity.rs: 履歴管理・IRL・時系列学習の統括dark_singularity_api/: Java 用 JNI ラッパー
本プロジェクトは RuskLabo (Lunar_prototype) の専属的な研究成果です。
- Latest Only: 常に最新のブランチ・バージョンのみをサポート対象とします。
- No Support: 過去のアーティファクトに関する問い合わせには応答しません。
- Destructive Updates: 予告なしに内部構造や JNI シグネチャが変更される場合があります。
本ソフトウェアの軍事目的での利用は想定されておらず、推奨もいたしません。開発者である RuskLabo (Lunar_prototype) は、技術が平和的かつ建設的な文脈で活用されることを望んでいます。
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