論文の概要: Augmenting learning in neuro-embodied systems through neurobiological first principles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04525v5
- Date: Mon, 03 Nov 2025 13:54:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-04 16:14:21.778549
- Title: Augmenting learning in neuro-embodied systems through neurobiological first principles
- Title（参考訳）: 神経生物学第一原理による神経・身体系における学習の増強
- Authors: Alejandro Rodriguez-Garcia, Anindya Ghosh, Jie Mei, Srikanth Ramaswamy,
- Abstract要約: 本稿では,最近のバイオインスパイアされたモデル,学習規則,人工ニューラルネットワークのアーキテクチャについて述べる。
我々は、神経科学とAIのギャップを埋める可能性を持つANNを増強するためのフレームワークを提案する。
課題駆動のスパイクニューラルネットワークとニューロモルフィックシステムに生物物理学の原理を統合することで、スケーラブルなソリューションが提供されることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.810158068175646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent progress in artificial intelligence (AI) has been driven by insights from physics and neuroscience, particularly through the development of artificial neural networks (ANNs) capable of complex cognitive tasks such as vision and language processing. Despite these advances, they struggle with continual learning, adaptable knowledge transfer, robustness, and resource efficiency -- capabilities that biological systems handle seamlessly. Specifically, neuromorphic systems and artificial neural networks often overlook two key biophysical properties of neural circuits: neuronal diversity and cell-specific neuromodulation. These mechanisms, essential for regulating dynamic learning across brain scales, allow neuromodulators to introduce degeneracy in biological neural networks, ensuring stability and adaptability under changing conditions. In this article, we summarize recent bioinspired models, learning rules, and architectures, and propose a framework for augmenting ANNs, which has the potential to bridge the gap between neuroscience and AI through neurobiological first principles. Our proposed dual-framework approach leverages spiking neural networks to emulate diverse spiking behaviors and dendritic compartmental dynamics, thereby simulating the morphological and functional diversity of neuronal computations. Finally, we outline how integrating these biophysical principles into task-driven spiking neural networks and neuromorphic systems provides scalable solutions for continual learning, adaptability, robustness, and resource-efficiency. Additionally, this approach will not only provide insights into how emergent behaviors arise in neural networks but also catalyze the development of more efficient, reliable, and intelligent neuromorphic systems and robotic agents.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、物理学や神経科学からの洞察、特に視覚や言語処理といった複雑な認知タスクが可能な人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の開発によってもたらされている。
これらの進歩にもかかわらず、彼らは継続的な学習、適応可能な知識伝達、堅牢性、そして生物学的システムがシームレスに扱う能力に苦しむ。
具体的には、ニューロモルフィックシステムと人工神経回路は、神経の多様性と細胞特異的な神経調節という2つの重要な生物学的性質を見落としていることが多い。
これらのメカニズムは、脳のスケールにわたって動的学習を調節するために必須であり、神経調節物質は生物学的ニューラルネットワークに退化性を導入し、変化する条件下での安定性と適応性を確保する。
本稿では、最近のバイオインスパイアされたモデル、学習ルール、アーキテクチャを要約し、神経生物学の第一原理を通じて神経科学とAIのギャップを埋める可能性を持つANNの拡張フレームワークを提案する。
提案手法はスパイキングニューラルネットワークを用いて多様なスパイキング行動と樹状部分動態をエミュレートし,ニューラル計算の形態的および機能的多様性をシミュレートする。
最後に、これらの生体物理原理をタスク駆動のスパイクニューラルネットワークやニューロモルフィックシステムに組み込むことで、継続的な学習、適応性、堅牢性、リソース効率のスケーラブルなソリューションが実現されるかを概説する。
さらに、このアプローチは、ニューラルネットワークにおける創発的行動の発生に関する洞察を提供するだけでなく、より効率的で信頼性が高く、インテリジェントなニューロモルフィックシステムやロボットエージェントの開発を触媒する。
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