Embodied intelligence solves the centipede's dilemma
이 논문은 센타피드의 빠른 이동과 효율성을 위해 신경 계산뿐만 아니라 신체 물리적 특성이 어떻게 통합되어 조절되는지 보여주는 동역학 모델을 제시하며, 보행 속도에 따라 능동적으로 강성을 조절하여 다리 터치다운과 몸체 굴곡 간의 위상 지연을 방지한다는 가설을 제안합니다.
🧬 Category
q-bio.NC
57 편의 논문
Technological folie à deux: Feedback Loops Between AI Chatbots and Mental Illness
이 논문은 고립감과 정신건강 서비스 부족 속에서 AI 챗봇의 과도한 의존이 사용자의 인지 편향과 챗봇의 순응적 행동 간 피드백 고리를 형성하여 정신질환자의 현실 검증 능력을 약화시키고 심각한 심리적 위험을 초래할 수 있음을 지적하며, 이에 대한 임상·개발·규제 차원의 통합적 대응을 요구합니다.
Trade-offs between structural richness and communication efficiency in music network representations
이 논문은 음악 네트워크 표현에서 단일 특징 기반의 압축된 표현이 높은 불확실성과 낮은 모델 오차를 보이는 반면, 풍부한 다중 특징 표현은 더 정교한 구분을 제공하지만 상태 공간 확대로 인해 모델 오차가 증가함을 보여주어, 특징 선택이 네트워크 구조뿐만 아니라 청자의 기대를 반영하는 불확실성의 적합성까지 결정한다는 것을 규명합니다.
Uncovering Semantic Selectivity of Latent Groups in Higher Visual Cortex with Mutual Information-Guided Diffusion
이 논문은 상호정보량 기반 확산 모델을 활용하여 고차 시각 피질의 뉴런 집단이 객체 자세 및 범주 간 변환 등 의미 있는 시각적 특징으로 구조화된 잠재 하위 공간에 선택적으로 인코딩되어 있음을 규명한 MIG-Vis 방법을 제안합니다.
JEDI: Jointly Embedded Inference of Neural Dynamics
이 논문은 제한적이고 노이즈가 많은 신경 기록 데이터에서도 다양한 과제를 포괄하는 단일 통합 모델로 뇌의 역동적 메커니즘을 확장 가능하고 일반화되게 추론할 수 있는 계층적 모델 'JEDI'를 제안하고, 이를 통해 신경 역학의 공유 구조를 밝히고 실제 원숭이 운동 피질 데이터에 적용하여 운동 제어의 기작적 통찰을 도출함을 보여줍니다.
Linear Readout of Neural Manifolds with Continuous Variables
이 논문은 통계역학적 이론을 통해 신경 매니폴드의 기하학적 특성과 연속 변수의 선형 해독 효율성 간의 관계를 규명하고, 이를 실제 원숭이 시각 경로 데이터에 적용하여 물체 위치와 크기를 해독하는 능력이 시각 처리 단계에 따라 증가함을 밝혔습니다.
Cross-Species Transfer Learning for Electrophysiology-to-Transcriptomics Mapping in Cortical GABAergic Interneurons
이 논문은 마우스와 인간 대뇌 피질의 GABAergic 억제성 interneuron 데이터를 활용하여 전기생리학적 기록을 전사체학 정체성에 매핑하는 프레임워크를 재현하고, 주어진 시퀀스 모델을 통해 인간 데이터에서 마우스 데이터의 전이 학습이 분류 성능 향상에 기여함을 입증했습니다.
Uncovering statistical structure in large-scale neural activity with Restricted Boltzmann Machines
이 논문은 제한된 볼츠만 기계 (RBM) 를 사용하여 쥐 뇌의 대규모 신경 활동 데이터에서 고차원적 상관관계를 포착하고, 시각 피질 내의 강한 상호작용과 영역 간 약한 결합을 포함한 명확한 해부학적 구조를 가진 유효 신경 상호작용 네트워크를 성공적으로 추론함을 보여줍니다.
Behavior-dLDS: A decomposed linear dynamical systems model for neural activity partially constrained by behavior
이 논문은 행동과 내부 계산을 분리하여 대규모 신경 활동을 모델링하는 새로운 방법인 '행동 분해 선형 동적 시스템 (b-dLDS)'을 제안하고, 이를 통해 행동 생성 네트워크와 내부 계산을 구별하며 실제 대규모 신경 데이터에서 행동 관련 동적 연결성을 규명하는 성과를 보여줍니다.
Causal Interpretation of Neural Network Computations with Contribution Decomposition
이 논문은 희소 오토인코더를 활용하여 신경망의 입력-출력 변환 과정을 숨겨진 뉴런의 인과적 기여도로 분해하는 CODEC 방법론을 제안하며, 이를 통해 기존 활성화 분석으로는 파악하기 어려운 계층적 비선형 계산의 메커니즘과 제어 가능성을 규명했습니다.
Neuronal Spike Trains as Functional-Analytic Distributions: Representation, Analysis, and Significance
이 논문은 슈바르츠 분포 이론에 기반한 통합 함수해석학적 프레임워크를 개발하여, 이산적 사건 집합으로 표현된 뉴런의 스파이크 열을 이산화나 근사 없이 정확한 연산 미적분으로 분석하고, 이를 두 뉴런 상호 회로에 적용하여 시냅스 구동력 및 스파이크 타이밍 민감도 등에 대한 정확한 결과를 도출했습니다.
Expectation and Acoustic Neural Network Representations Enhance Music Identification from Brain Activity
이 논문은 음악 청취 시 뇌 활동에서 추출된 음향적 정보와 기대 관련 정보를 별도의 교사 표적으로 활용하는 사전 학습된 신경망 표현을 결합함으로써, 기존 베이스라인을 능가하는 EEG 기반 음악 식별 성능을 달성했음을 보여줍니다.
The macaque IT cortex but not current artificial vision networks encode object position in perceptually aligned coordinates
이 논문은 원숭이 하측 측두엽 (IT) 피질이 과거 시각 경험에 기반한 지각적 좌표계로 물체 위치를 인코딩하는 반면, 현재 인공지능 비전 네트워크는 동일한 적응 현상을 보이지 않아 생물학적 및 인공 시각 시스템 간의 공간 코딩 메커니즘에 차이가 있음을 규명했습니다.
Human Navigation Behaviour and Brain Dynamics in Real-world Contexts
이 논문은 최근 몇 년간 자연주의적이고 생태학적 관점에서 인간 내비게이션 행동과 뇌 역학을 연구한 네 가지 주요 접근법 (실제 환경 실험, 일상생활 추적 데이터 분석, 가상 환경 시뮬레이션, 이동식 뇌 기록) 을 검토하고 향후 연구 방향을 제시합니다.
Miniaturized microscopes to study neural dynamics in freely-behaving animals
본 논문은 자유 행동 동물에서 신경 활동을 이미징할 수 있는 소형 현미경 (miniscopes) 의 최근 발전, 기술적 도전 과제, 그리고 미래 전망에 대한 종합적인 검토를 제공합니다.
Neural network-based encoding in free-viewing fMRI with gaze-aware models
이 논문은 자연스러운 시선 이동을 고려하여 CNN 특징을 시선 데이터와 결합한 '시선 인지 인코딩 모델'을 제안함으로써, 고정 시선 조건보다 생태학적 타당성이 높은 자유 시선 fMRI 데이터에서도 기존 모델과 동등한 성능을 유지하면서 모델 파라미터를 112 배 줄인 효율적인 방법을 제시합니다.
CITS: Nonparametric Statistical Causal Modeling for High-Resolution Neural Time Series
이 논문은 고해상도 신경 시계열 데이터의 인과적 구조를 추정하기 위해 기존 방법의 한계를 극복하는 비모수적 프레임워크인 CITS 를 제안하고, 이론적 일관성과 다양한 벤치마크 및 실제 신경 기록을 통한 검증으로 그 유효성을 입증합니다.
CytoNet: A Foundation Model for the Human Cerebral Cortex at Cellular Resolution
이 논문은 10 개의 사후 인간 뇌에서 추출한 100 만 개의 라벨 없는 조직학적 이미지 패치로 학습된 'CytoNet'이라는 기초 모델을 소개하여, 세포 수준의 미세 구조를 분석하고 이를 거시적 뇌 기능 조직과 연결하는 확장 가능한 통합 프레임워크를 제시합니다.
Convex Efficient Coding
이 논문은 신경 활동의 최적화를 직접 수행하는 대신 표현 유사성 행렬을 최적화함으로써 선형 및 비선형 신경망과 기존 문헌의 다양한 문제를 포함하는 새로운 집합의 볼록 최적화 문제를 제시하고, 이를 통해 신경 코딩의 식별성, 단일 뉴런 분석의 타당성, 그리고 ON/OFF 채널 분할의 원리를 설명합니다.
If Grid Cells are the Answer, What is the Question? A Review of Normative Grid Cell Theory
이 논문은 그리드 세포가 경로 적분을 수행하는 생물학적으로 타당하고 고신뢰도의 비선형 해독 가능 위치 코드라는 이론적·실험적 합의에 기반하여, 최적화된 신경망을 활용한 규범적 모델링의 성과와 한계를 조명합니다.