論文の概要: The Principle of Maximum Heterogeneity Optimises Productivity in Distributed Production Systems Across Biology, Economics, and Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07602v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 21:20:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.566164
• Title: The Principle of Maximum Heterogeneity Optimises Productivity in Distributed Production Systems Across Biology, Economics, and Computing
• Title（参考訳）: バイオロジー, 経済学, コンピューティング全般にわたる分散生産システムの生産性を最適化する最大不均一性の原理
• Authors: Guillhem Artis, Danyal Akarca, Jascha Achterberg,
• Abstract要約: 基礎となる法則の小さな集合が、体全体で観察される複素力学をいかに生み出すかを示す。 これらは我々の最大不均一性の原理にまとめることができる。 大規模AIを実行する計算システムの具体的な再設計を提案することでこれを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The world is full of systems of distributed agents, collaborating and competing in complex ways: firms and workers specialise within economies, neurons adapt their tuning across brain circuits, and species compete and coexist within ecosystems. In that context, individual research fields built theories explaining how comparative advantage drives trade specialisation, how balanced neural representations emerge from sensory coding, and how biodiversity sustains ecological productivity. Here we propose that many of these well-understood findings across fields can be captured in one simple joint cross-disciplinary model, which we call the Distributed Production System. It captures how agent heterogeneity, resource constraints, communication topology, and task structure jointly determine the productivity, efficiency, and robustness of distributed systems across biology, economics, neuroscience, and computing. This model reveals that a small set of underlying laws generates the complex dynamics observed across fields. These can be summarised in our Principle of Maximum Heterogeneity: any distributed production system optimising for performance will converge on an increasingly heterogeneous configuration; environmental demands place an upper bound on the degree of heterogeneity required; and the communication topology determines the spatial scale over which heterogeneity spreads, with this principle applying recursively across all layers of nested production systems. Beyond explaining existing systems, these principles act as a blueprint for constructing ideal ones. We demonstrate this by suggesting specific redesigns for compute systems executing large-scale AI. In total, The Principle of Maximum Heterogeneity reveals a unique convergence of complex phenomena across fields onto simple underlying design principles with important predictive value for future distributed production systems.
• Abstract（参考訳）: 企業や労働者は経済を専門とし、ニューロンは脳回路をまたいでチューニングを調整し、種は生態系内で競争し共存する。 その文脈において、個々の研究分野は、比較優位が貿易特化を促進する方法、バランスの取れた神経表現が感覚コーディングからどのように出現するか、生物多様性が生態系の生産性をどのように維持するか、という理論を構築した。 ここでは、フィールド全体にわたってよく理解されている多くの発見を、分散生産システム(Distributed Production System)と呼ばれる1つの単純な連成学際モデルで捉えることができることを提案する。 エージェントの不均一性、リソースの制約、通信トポロジ、タスク構造が、生物学、経済学、神経科学、コンピューティングにまたがる分散システムの生産性、効率、堅牢性を共同で決定する方法を捉えている。 このモデルは、基礎となる法則の小さな集合が、体全体で観察される複素力学を生成することを明らかにしている。 パフォーマンスを最適化する分散生産システムは、ますますヘテロジニアスな構成に収束する; 環境要求は、必要なヘテロジニアス度に上限を置く; 通信トポロジーは、ヘテロジニアスが広がる空間スケールを決定し、この原則は、ネストされた生産システムのすべての層に再帰的に適用する。 既存のシステムを説明する以外に、これらの原則は理想的なシステムを構築するための青写真として機能する。 大規模AIを実行する計算システムの具体的な再設計を提案することでこれを実証する。 総じて、The Principle of Maximum Heterogeneity(最大不均一性の原理)は、将来の分散生産システムにとって重要な予測的価値を持つ単純な設計原理に、分野にわたって複雑な現象が一意に収束することを明らかにする。

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