パーティクルなデモ２本　TIC-80 Demos

　
パーティクルはコンピュータ・グラフィックなどで非常によく使われる手法ですが、簡単には属性を持った素粒子のようなもので、属性の性質を変えることで炎や煙、雨や雪等々の色々なものを表現できます。一定の規則に沿って群で計算できるので扱いも簡単です。

そんなパーティクルの簡単なデモを２本追加しました。

TIC-80 Demos > PARTICLE TEST #TIC80
https://tic.computer/play?cart=358

TIC-80 Demos > PARTICLE TEST2
https://tic.computer/play?cart=359

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ファミコンゲームの作り方「X6 Game Player」

またあらぬ方向に走り出しました。どうしても捨てきれない「水陸両用自転車」を割りと真剣に考えています。チャリンコ好きで海好きとなれば、海の上をチャリンコで走ってみたいという願望を抱くのは極自然な流れです。過去にも何度となく取り上げてきたテーマですが、どうしても捨てきれないのです。何で水陸両用自転車は販売されないのか？どうして誰も作りたがらないのか？そこに疑問があるのです。(アホ) 陸上と水上はほんの少しの差しかありません。多少、水上は緩いだけです。（爆）水上はいいですよ、道もなければ遮る物も一切なし！水面を吹き渡る風は超気持ちいいですからね。カヤックもやってますが、これはこれでいいのですが幾分遅いのです。特に海は広いので時速５km位じゃちっとも進みません。チャリンコの颯爽とした速度で水面を走ってみたいのです。で、考えてみました。もちろん水陸両用自転車ですから、まず地上をしっかり走れる必要があります。海や川までのパスがまず重要ですからね。その上で水上も手間なく進みたいのです。ポインは小径チャリンコです。重心位置を落とせますし、変速機があればある程度の距離は走れます。チャリンコのタイヤの両サイドにツーリングバックのようにフロートを取り付けます。この位置だと走行にはそれほど邪魔にはならないと思います。水上ではこのフロートを両サイドに広げで浮力体にします。一応、浮力計算もやってみました。一つのフロートのサイズが70cm×45cm×15cmだと体積は47250cm3となります。つまり約47kgの浮力があることになり、これが４個で合計190kg程度の浮力となります。チャリンコの重量やフロートや推進メカ、搭乗者の重量を合わせても100kg程度だとすると余裕で水に浮くはずです。計算では喫水線は10cmほどになる予定です。問題はこのサイズと重心の位置からしてうまくバランスがとれるかということです。沈はしないと思いますがグッショブになることは想定内です。w チャレンジャー求む！ Amazon　 AKUA（アクア）カーボン・グリーンランドパドル AKUA（アクア）カーボン・グリーンランドパドル Amazon　カーボンファイバーグリーンランドカー...

Geminiでソフトシンセサイザーを作ってみました。多少専門知識が必要ですが、シーケンサーやエフェクターを搭載した本格的なシンセサイザーがほぼ一発で作れます。AIを利用すれば誰でも無料でシンセサイザーを入手できます。（画像をクリックするとシンセサイザーが起動します）凄いですよねー、昔はエフェクターのリバーブだけでも単体で１０万円はしましたからね。それがタダでしかもすぐに手に入ります。もちろん音もクリアーで市販品レベルのクオリティの音が鳴ります。もちろん以前作っていた「Cardputer-Adv」のシンセに比べると音のクオリティーは格段に上です。その要因はパソコンの処理能力と小さなマイコンの処理能力の差で、音声波形をリアルタイムにシミュレーションしているので、これはどうしようもない処理能力の問題です。やはりマイコンは非力で能力的には格段に劣ります。それでも挑戦する意義はあるのですが、今回あまりにもあっさりと高級シンセが作れてしまったことで戦意を消失しています。ただ、これまでの実験を通して現状のLLMの大きな課題に突き当たりました。 LLMは（Large Language Models／大規模言語モデル）というプログラムで、「言語」を扱うためのAIプログラムです。つまり「言語」以外は特に優秀ではないということです。端的に言えばプログラムを作るために作られたAIではないということです。システム開発を行った事がある方ならわかると思いますが、一つのシステムを構築するためには機能要件の整理から始まって、概要設計や仕様設計、詳細設計やテスト設計等々、コーディング以前に膨大な設計の整理が必要ですし、システムを稼働させる環境設計やソフトプロダクトの選定などやることは膨大です。こういった膨大な作業をAIがやってくれたら大変助かりますが、残念ながら現状のAIモデルはそのような複雑な作業には向いていません。というかほぼ無理です。何故なら LLMは、お喋りするための「言語モデル」だからです。試しにプロンプトに「オセロゲームをできるか？」と尋ねてみてください。「もちろん出来ます」と返答をするので、実際にゲームをやってみてください。昔よくやった文字キャラを並べたオセロ盤を表示すると思うので、自分のコマの座標のアドレスを指定するとゲームが遊べます。試してみると...

最近、AIとゲームを作る遊びを楽しんでいます。つまりゲームを作る作業をゲーム的な遊びとして楽しむわけですが、これが結構楽しくて、AI(Gemini)とプロンプトで会話しながら、ブラウザ(JavaScript)で遊べるプログラムを作ってみました。今回作った「ライフシミュレーション」はシンプルですが中々面白い動きをします。原始的な狩猟社会をモデルにしたもので、マップの上に大地と水と森を適当に配置して、そこに40人程度の男（青点）女（赤点）をスポーンして放置するとどうなるか？を観察するものです。（画像をクリックするとゲームが始まります）【シミュレーションのルール】・マップのサイズは４０x４０で初期はランダムに生成される。（リロードで生成）・シミュレーションは「START / PAUSE」で一時停止ができる。・初期の住人として性別もランダムな４０人の２０歳の成人が生成される。・住民はユニークな名前を持ち個別に区別され、男は青点、女は赤点で表示される。・生きるために水と森からの食料で生命を維持する。・住民には平均的な寿命があり一定の確率で死亡する。・寿命以外に事故や病気等によって一定の確率で死亡する場合がある。・年齢的に結婚適齢期(15-45歳)に男女が出会うと一定の確率で結婚する。・結婚すると家（白い四角）を建てるが、水の上には家は建てられない。・現状はインブリードの近親交配も認めている。・家を建てると家を起点として生活を始める。・一定の確率で子供が生まれる。(最大５名) ・子供は１０歳までは親の資源で生活し、１０歳以上になると自活する。・水は普遍的で枯渇することはないが、森は資源量があり食べ尽くすと無くなる。・森は一定の確率で森の隣か水の隣で成長する。・人が移動したところは獣道として踏み固められる。・獣道では森は成長しないが、人が通らなくなると再び大地に戻る。・移動するためにはコストが掛かり、水や森は移動コストが増大する。・獣道は移動コストが低く、結果的に村が形成される。・マップはパレットを選択してドラッグすると変更できる。・「Inspector Mode」監視モードを選択した場合、住民をクリックすると年齢や家族構成等を表示できる。実験の結果、あまり水や森の資源が豊かだと住民は移動しなくなり、結果的に獣道も発達...

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