論文の概要: Optimizing Genetically-Driven Synaptogenesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07242v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 16:49:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 16:44:45.996127
• Title: Optimizing Genetically-Driven Synaptogenesis
• Title（参考訳）: 遺伝子駆動型シナプトジェネレーションの最適化
• Authors: Tommaso Boccato, Matteo Ferrante, Nicola Toschi
• Abstract要約: 本稿では,遺伝子操作と神経ネットワーク行動のギャップを埋めるための新しいフレームワークであるSynaptoGenを紹介する。 SynaptoGenを検証するために,ベンチマーク学習フレームワークとして強化学習を用いた予備実験を行った。 この結果は、神経科学と計算モデリングのさらなる進歩を促すSynaptoGenの可能性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13812010983144798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper we introduce SynaptoGen, a novel framework that aims to bridge the gap between genetic manipulations and neuronal network behavior by simulating synaptogenesis and guiding the development of neuronal networks capable of solving predetermined computational tasks. Drawing inspiration from recent advancements in the field, we propose SynaptoGen as a bio-plausible approach to modeling synaptogenesis through differentiable functions. To validate SynaptoGen, we conduct a preliminary experiment using reinforcement learning as a benchmark learning framework, demonstrating its effectiveness in generating neuronal networks capable of solving the OpenAI Gym's Cart Pole task, compared to carefully designed baselines. The results highlight the potential of SynaptoGen to inspire further advancements in neuroscience and computational modeling, while also acknowledging the need for incorporating more realistic genetic rules and synaptic conductances in future research. Overall, SynaptoGen represents a promising avenue for exploring the intersection of genetics, neuroscience, and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、シナプトゲンをシミュレートし、所定の計算課題を解決できるニューロンネットワークの開発を導くことにより、遺伝的操作とニューロンネットワークの挙動とのギャップを埋めることを目的とした新しい枠組みであるシナプトゲンを提案する。 近年の分野での進歩からインスピレーションを得たSynaptoGenは,相乗的機能による相乗的生成をモデル化するための生物工学的アプローチとして提案されている。 SynaptoGenを検証するために、我々は強化学習をベンチマーク学習フレームワークとして使用し、OpenAI GymのCart Poleタスクを慎重に設計したベースラインと比較して解くことができるニューラルネットワーク生成の有効性を実証した。 この結果は、神経科学と計算モデリングのさらなる進歩を刺激するSynaptoGenの可能性を浮き彫りにするとともに、より現実的な遺伝的規則やシナプス的コンダクタンスを将来の研究に取り入れる必要性を認めている。 全体として、SynaptoGenは遺伝学、神経科学、人工知能の交差点を探索するための有望な道である。

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