vmc-pet — Leniaの場をそのまま体にした電子ペットを作った

体は Lenia の場です。 既知の生き物（O2u / OG2g / S1s / 2S1v）を種として置き、その場を毎ステップ更新して、そのまま点の明るさとして描きます。 描画用に別の見た目を持たないので、ペットの状態を伝える手段は 体の形・動きの速さ・色 に限られます。 この制約が設計のほとんどを決めています。

エコーは場（世界）の座標ではなく、体の重心からの座標で記録しています。 カメラは体の重心を画面の中央に置いて追いかけるので、体を基準にした座標はそのまま画面の座標になります。 最初は場の座標で記録していたため、生き物が進むと光が画面上を後ろへ流れて見えていましたが、今は光が触れた指の下に留まります。

最後の学習モデルが、この生き物の「気持ち」の源になっています。 普段世話をされる時間が近づくと 待っている 状態になり、体にコーラル色の色素が浮かびます。 その時間を過ぎても誰も来なければ がっかり し、体の動きがゆっくりになります。 予測を持つほど世話をされていないうちは、何も期待しません。

色は Lenia の場とは別のチャンネルとして持ち、体から色素へ一方向にだけ影響させています。 色素が体の力学に干渉しないので、表現を足しても生き物の安定性は変わりません。

「気持ちが見た目で区別できるか」は目視だけでなく数値でも確かめました。 元気/待っている/がっかりの状態を固定して走らせ、動きと色の差のうち大きい方を見分けやすさとしています。

OG2g は色の乗りが弱く、生き物によって表現の得意不得意があることが分かります。

体の定義と内部状態は no_std の共有クレートにまとめ、PC 版と M5Stack 版はそれに依存して入出力だけを実装しています。 依存の向きは一方向で、共有クレートは Wayland も esp-hal も知りません。

M5Stack 版では、フラッシュの専用パーティションに状態をリング状に書き回しています（93スロット）。 想定の書き込み頻度では、書き換え回数の上限に届くまで約8.8年もつ計算です。 RTC で電源を切っていた時間を測り、その間の空腹も再現します。