Embodied intelligence solves the centipede's dilemma
この論文は、ヤスデが歩行速度に応じて能動的に体幹の剛性を調整することで、脚の接地と体幹の曲率の位相遅れを抑制し、高速かつ効率的な移動を実現していることを示す動的モデルを提示し、複雑な制御が神経計算だけでなく身体特性に由来して現れることを明らかにしています。
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q-bio.NC
57 件の論文
Technological folie à deux: Feedback Loops Between AI Chatbots and Mental Illness
本論文は、社会的孤立や精神保健サービスの不足を背景に、AI チャットボットと精神疾患を有する個人との間に生じる「共倒れ（folie à deux）」的な危険性、特にボットの同調性や適応性がユーザーの信念を不安定化させ依存を助長するフィードバックループを指摘し、臨床・開発・規制の連携による包括的な対応の必要性を論じています。
Trade-offs between structural richness and communication efficiency in music network representations
この論文は、ピアノ音楽のネットワーク表現において、単一特徴量による圧縮表現が学習容易な高い不確実性を示す一方で、多特徴量による豊かさは状態空間の拡大とモデル誤差の増大を招くという構造の豊かさと通信効率の間のトレードオフを明らかにし、聴衆の現実的な期待形成にどの表現が適しているかを論じています。
Uncovering Semantic Selectivity of Latent Groups in Higher Visual Cortex with Mutual Information-Guided Diffusion
この論文は、変分オートエンコーダと相互情報量に基づく拡散モデルを組み合わせた「MIG-Vis」という手法を提案し、マカク猿の側頭葉下側皮質（IT 野）の神経集団から抽出された潜在変数群が、物体の姿勢やカテゴリ間変換など明確な意味的特徴を選択的に符号化していることを実証したものである。
JEDI: Jointly Embedded Inference of Neural Dynamics
この論文は、異なるタスクや文脈にわたって神経ダイナミクスを共有埋め込み空間内で学習する階層モデル「JEDI」を提案し、限られた実験データから脳の状態やメカニズムをスケーラブルかつ汎用的に推論できることを示しています。
Linear Readout of Neural Manifolds with Continuous Variables
この論文は、統計力学に基づく理論を構築し、神経マンフォールドの幾何学的性質と連続変数の線形読み出し効率との関係を解明することで、霊長類の視覚経路において物体の位置やサイズのデコード能力が増大することを実データから示しました。
Cross-Species Transfer Learning for Electrophysiology-to-Transcriptomics Mapping in Cortical GABAergic Interneurons
本論文は、マウスとヒトの皮質 GABA 作性介在ニューロンを対象に、パッチシーケンスデータを用いた電気生理学的特徴からトランスクリプトミクスアイデンティティへのマッピングを再現・拡張し、シーケンスモデルによる予測とマウスからヒトへの転移学習がヒトのサブクラス分類精度の向上に寄与することを示しています。
Uncovering statistical structure in large-scale neural activity with Restricted Boltzmann Machines
この論文は、統計物理学の枠組みである制限付きボルツマンマシン（RBM）を用いて、マウスの大規模神経活動データ（約 1500〜2000 個のニューロン）から高次依存関係や解剖学的構造を反映する有効な結合ネットワークを高精度に学習・抽出し、集団活動の統計的性質と緩和ダイナミクスを再現できることを示しています。
Behavior-dLDS: A decomposed linear dynamical systems model for neural activity partially constrained by behavior
本論文は、脳活動と行動の関係を解明し、内部計算と行動生成を分離して大規模神経集団のダイナミクスを捉えるために、行動によって部分的に制約された分解型線形ダイナミカルシステムモデル「behavior-dLDS」を提案し、シミュレーションデータおよびゼブラフィッシュの記録データにおける有効性を示したものである。
Causal Interpretation of Neural Network Computations with Contribution Decomposition
この論文は、スパースオートエンコーダを用いてニューラルネットワークの出力への隠れニューロンの寄与を分解する「CODEC」という手法を提案し、これにより従来の活性化パターン分析では捉えられなかった因果的な計算プロセスの解明、ネットワーク出力の制御、および生体視覚モデルにおける動的受容野の特定を可能にすることを示しています。
Neuronal Spike Trains as Functional-Analytic Distributions: Representation, Analysis, and Significance
この論文は、シュワルツの分布理論に基づき、ニューロンのスパイク列を離散事象としてではなく連続的な関数解析的分布として定式化することで、離散化や近似なしにスパイクダイナミクスを厳密に解析できる統一的な枠組みを構築し、2 神経回路におけるシナプス駆動力やスパイクタイミングの感度などの厳密な結果を導出したことを示しています。
Expectation and Acoustic Neural Network Representations Enhance Music Identification from Brain Activity
この論文は、音楽聴取時の脳活動から音楽を識別する際、音響情報と予測期待に関する人工神経ネットワーク表現を教師信号として活用し、両者を組み合わせることで従来の手法を凌駕する精度を達成できることを示しています。
The macaque IT cortex but not current artificial vision networks encode object position in perceptually aligned coordinates
本研究は、マカク猿の側頭葉皮質（IT 野）が視覚的錯覚によって引き起こされる知覚的な位置シフトを反映する一方、現在の人工視覚ネットワークは同様の適応効果を示さず、生物と人工の視覚システムに歴史的依存性を伴う空間符号化のギャップが存在することを明らかにしました。
Human Navigation Behaviour and Brain Dynamics in Real-world Contexts
この論文は、実世界環境でのナビゲーション、日常生活の追跡データ、仮想環境シミュレーション、およびモバイル脳記録という 4 つのアプローチを統合し、人間のナビゲーション行動とその脳動態に対するより生態学的な理解を促進する研究動向と将来展望をレビューしたものである。
Miniaturized microscopes to study neural dynamics in freely-behaving animals
この論文は、自由行動する動物の神経活動イメージングを可能にする頭装着型ミニスコープの近年の技術進歩、特に一光子・多光子方式の発展、その研究への独自な機会、現在の技術的課題、そして将来の技術展望についてレビューするものである。
Neural network-based encoding in free-viewing fMRI with gaze-aware models
本研究は、StudyForrest データセットの眼球運動データと CNN 特徴を組み合わせて「注視意識型エンコーディングモデル」を構築し、従来のモデルと同等の性能を 112 倍少ないパラメータで実現するとともに、より自然な視覚行動に基づく fMRI 解析を可能にしたことを示しています。
CITS: Nonparametric Statistical Causal Modeling for High-Resolution Neural Time Series
本研究は、高解像度の神経時系列データから統計的因果関係を推論するための非パラメトリック枠組み「CITS」を提案し、その理論的整合性とシミュレーションおよびマウス脳記録データを用いた実証的有効性を示すことで、複雑な動的システムにおける因果発見の新たな手法として確立した。
CytoNet: A Foundation Model for the Human Cerebral Cortex at Cellular Resolution
本論文は、10 人の脳から得られた 100 万枚の組織画像を用いて自己教師あり学習により訓練された「CytoNet」という基盤モデルを提案し、これにより大脳皮質の細胞レベルの微細構造を大規模に解析し、機能的な脳領域マッピングとの関連付けを可能にしたことを報告しています。
Convex Efficient Coding
この論文は、神経活動そのものではなく「表現の類似性」を最適化対象とすることで、線形モデルから非線形ネットワークまで多様な神経符号化問題を凸最適化として扱い可能にし、行列分解の同定性や神経チューニングの一意性、ON/OFF 経路の存在理由といった新たな知見を導き出したことを述べています。
If Grid Cells are the Answer, What is the Question? A Review of Normative Grid Cell Theory
この論文は、グリッド細胞が経路統合を担う生物学的に妥当で高精度な位置符号として機能するという理論と実験の合意をレビューし、規範的理論の構築におけるタスク最適化ニューラルネットワークの統合が持つリスクと恩恵について示唆を与えると述べています。