論文の概要: Dual-axis attribution of zebrafish tectal microcircuits for energy-efficient and robust neurocomputing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13924v1
• Date: Wed, 13 May 2026 15:05:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.421673
• Title: Dual-axis attribution of zebrafish tectal microcircuits for energy-efficient and robust neurocomputing
• Title（参考訳）: エネルギー効率およびロバストなニューロコンピューティングのためのゼブラフィッシュ構造マイクロサーキットの2軸特性
• Authors: Ningping Li, Hao Zhang, Yi Zhou,
• Abstract要約: 本研究は,ゼブラフィッシュ・テクタル・マイクロサーキットが2つの計算軸に沿って作用するかどうかを考察する。 textitns_TINサブ回路は、低いスパイクフットプリントを示すが、予測誤差に測定可能な影響を示す。 textitsuperficial_TINサブ回路が最も感度が高く、システムレベルの安定性を維持する上でのフィードバックのような役割を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.684655684329235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biological neural circuits contain specialized substructures that support distinct computational functions, yet many bio-inspired neural networks borrow biological motifs without identifying their circuit-level origins. In this study, we investigate whether zebrafish tectal microcircuits can be attributed along two computational axes: energy-efficient information processing and robustness-preserving stabilization. We reconstruct a directed zebrafish-inspired retinotectal microcircuit graph and verify retinotectal signal propagation through dynamic simulation. A leaky integrate-and-fire spiking neural network is then used as a nonlinear perturbation testbed, where predefined subcircuits are selectively ablated and evaluated using the Energy Sensitivity Index and the Robustness Sensitivity Index.The results reveal a functional dissociation between two tectal subcircuits.The \textit{ns\_TIN} subcircuit shows a low spike footprint but a measurable influence on prediction error, suggesting a role as a spike-efficient internal information gate.In contrast, the \textit{superficial\_TIN} subcircuit produces the highest robustness sensitivity, suggesting a feedback-like role in maintaining system-level stability.We further transfer these attributed functions into ResNet18-based artificial neural networks and evaluate them on CIFAR-10 under inference-budget reduction and Gaussian noise corruption. The \textit{ns\_TIN}-inspired module improves performance preservation under reduced computation, whereas the \textit{superficial\_TIN}-inspired module improves robustness under input noise. These findings provide a subcircuit-level route for linking biological circuit organization with bio-inspired neural architecture design.
• Abstract（参考訳）: 生物学の神経回路は、異なる計算機能をサポートする特別なサブ構造を含んでいるが、多くのバイオインスパイアされた神経回路は、回路レベルの起源を特定せずに生物学的モチーフを借用している。 本研究では,ゼブラフィッシュのテクティカル・サーキットが,エネルギー効率の高い情報処理とロバストネス保存安定化という2つの計算軸に沿うことができるかを検討した。 本研究では,ゼブラフィッシュ由来の網膜微小管グラフを再構成し,動的シミュレーションにより網膜信号の伝搬を検証する。 次に、漏れた積分・発火ニューラルネットワークを非線形摂動テストベッドとして使用し、予め定義されたサブ回路をエネルギー感度指数とロバストネス感度指数を用いて選択的に改善・評価する。この結果は、2つのテククタルサブ回路間の機能的解離を示す。このサブ回路は、低スパイクフットプリントを示すが、予測誤差に測定可能な影響を示し、スパイク効率の高い内部情報ゲートとしての役割を示唆する。対照的に、 \textit{superficial\_TIN}サブ回路は、システムレベルの安定性を維持する上で、高い堅牢性感度を生じさせ、これらの関数をRe18Netベースのニューラルネットワークに転送する。 \textit{superficial\_TIN} にインスパイアされたモジュールは、入力ノイズ下でのロバスト性を改善する。 これらの知見は、生体回路組織とバイオインスパイアされた神経アーキテクチャ設計を結びつけるためのサブサーキットレベルの経路を提供する。

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