論文の概要: Energy Costs and Neural Complexity Evolution in Changing Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20018v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 07:38:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.341339
• Title: Energy Costs and Neural Complexity Evolution in Changing Environments
• Title（参考訳）: 環境変化に伴うエネルギーコストと神経複雑度進化
• Authors: Sian Heesom-Green, Jonathan Shock, Geoff Nitschke,
• Abstract要約: 本研究では, 環境変動性とエネルギーコストが神経複雑性の進化に与える影響について検討した。 エネルギー制約の下では、季節性の増加はより小さなANNに繋がった。 結果は、神経複雑性の形成におけるエネルギー制約の役割、生物学的理論とエネルギー効率の良いロボット設計のためのシリコサポートの提供を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Cognitive Buffer Hypothesis (CBH) posits that larger brains evolved to enhance survival in changing conditions. However, larger brains also carry higher energy demands, imposing additional metabolic burdens. Alongside brain size, brain organization plays a key role in cognitive ability and, with suitable architectures, may help mitigate energy challenges. This study evolves Artificial Neural Networks (ANNs) used by Reinforcement Learning (RL) agents to investigate how environmental variability and energy costs influence the evolution of neural complexity, defined in terms of ANN size and structure. Results indicate that under energy constraints, increasing seasonality led to smaller ANNs. This challenges CBH and supports the Expensive Brain Hypothesis (EBH), as highly seasonal environments reduced net energy intake and thereby constrained brain size. ANN structural complexity primarily emerged as a byproduct of size, where energy costs promoted the evolution of more efficient networks. These results highlight the role of energy constraints in shaping neural complexity, offering in silico support for biological theory and energy-efficient robotic design.
• Abstract（参考訳）: CBH(Cognitive Buffer hypothesis)は、大きな脳が変化した状態の生存を促進するために進化したことを示唆している。 しかし、より大きな脳はより高いエネルギー需要を持ち、代謝の負担を増大させる。 脳の大きさとともに、脳の組織は認知能力において重要な役割を果たす。 この研究は、強化学習(RL)エージェントが使用するニューラルネットワーク(ANN)を進化させ、ANNのサイズと構造の観点から定義された、環境変動性とエネルギーコストが神経複雑性の進化にどのように影響するかを研究する。 その結果, エネルギー制約下では, 季節性の増加がANNの減少を招いた。 これはCBHに挑戦し、季節的な環境がネットエネルギーの摂取を減らし、脳の大きさが制限されるため、EBH(Expensive Brain hypothesis)をサポートする。 ANNの構造複雑性は、エネルギーコストがより効率的なネットワークの進化を促進するため、主にサイズの副産物として現れた。 これらの結果は、神経複雑性の形成におけるエネルギー制約の役割を強調し、生物学的理論とエネルギー効率の良いロボット設計のためのシリコ支援を提供する。

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