論文の概要: Neural CRNs: A Natural Implementation of Learning in Chemical Reaction Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00034v3
• Date: Thu, 03 Jul 2025 04:34:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:12.6842
• Title: Neural CRNs: A Natural Implementation of Learning in Chemical Reaction Networks
• Title（参考訳）: ニューラルCRN:化学反応ネットワークにおける学習の自然な実装
• Authors: Rajiv Teja Nagipogu, John H. Reif,
• Abstract要約: この研究は、汎用的な化学ニューラルネットワークフレームワークであるNeural CRNを紹介する。 CRNは、学習を直接質量反応反応系に埋め込む。 要約すると、Neural CRNは生化学学習のためのコンパクトでスケーラブルで自律的なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces Neural CRNs, a general-purpose chemical neural network framework that embeds learning directly into mass-action chemical reaction systems. Unlike prior approaches that chemically implement and compose discrete neural computations, Neural CRNs adopt an analog computing approach, where both forward and backward passes of learning are implemented as continuous-time evolutions of molecular concentrations. Such an analog formulation naturally aligns with the analog nature of chemical kinetics, yielding concise circuits and practicable reactions. We demonstrate this efficiency by constructing a streamlined supervised learning procedure executable in just two sequential stages. We then implement several learning circuits to demonstrate the framework's linear and nonlinear modeling capabilities and to validate its learning procedure. These circuits are implemented entirely using unimolecular and bimolecular reactions, avoiding the complexity of higher-order chemistries. In summary, Neural CRNs offer a compact, scalable, and autonomous framework for biochemical learning, opening new avenues for adaptive computing in synthetic biology, bioengineering, and biomedicine.
• Abstract（参考訳）: この研究は、大規模化学反応システムに直接学習を組み込む汎用的な化学ニューラルネットワークフレームワークであるNeural CRNを紹介する。 離散的なニューラルネットワークを化学的に実装し構成する従来のアプローチとは異なり、ニューラルCRNはアナログコンピューティングアプローチを採用しており、前向きと後向きの両方の学習が分子濃度の連続的な時間進化として実装されている。 このようなアナログの定式化は、化学的運動学のアナログの性質と自然に一致し、簡潔な回路と実践可能な反応をもたらす。 本稿では,この効率性を示すために,2段階の逐次的な学習手順を合理化して実演する。 そこで我々は,このフレームワークの線形および非線形モデリング能力を実証し,その学習手順を検証するために,いくつかの学習回路を実装した。 これらの回路は単分子および二分子反応を用いて完全に実装され、高次化学の複雑さを避ける。 要約すると、Neural CRNは、生化学学習のためのコンパクトでスケーラブルで自律的なフレームワークを提供し、合成生物学、バイオエンジニアリング、バイオメディシンにおける適応コンピューティングのための新しい道を開く。

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