論文の概要: Learning Developmental Scaffoldings to Guide Self-Organisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14998v2
• Date: Fri, 15 May 2026 10:08:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.000932
• Title: Learning Developmental Scaffoldings to Guide Self-Organisation
• Title（参考訳）: 自己組織をガイドする開発課題の学習
• Authors: Milton L. Montero, Elias Najarro, Jakob Schauser, Sebastian Risi,
• Abstract要約: 事前パターンと自己組織化プロセスの間に情報を分散させる方法について検討する。 我々の分析は、効果的な事前パターンは単に目標を近似するのではなく、収束を促進する方法で発達力学を偏見していることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.898114915426536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From subcellular structures to entire organisms, many natural systems generate complex organisation through self-organisation: local interactions that collectively give rise to global structure without any blueprint of the outcome. Yet a significant portion of the information driving such processes is not produced by self-organisation itself, instead, it is often offloaded to initial conditions of the system. Biological development is a prime example, where maternal pre-patterns encode positional and symmetry-breaking information that scaffolds the self-organising process. From maternal morphogen gradients in early embryogenesis to tissue-level morphogenetic pre-patterns guiding organ formation, this transfer of information to initial conditions, analogous to a memory-compute trade-off in computational systems, is a fundamental part of developmental processes. In this work, we study this offloading phenomenon by introducing a model that jointly learns both the self-organisation rules and the pre-patterns, allowing their interplay to be varied and measured under controlled conditions: a Neural Cellular Automaton (NCA) paired with a learned coordinate-based pattern generator (SIREN), both trained simultaneously to generate a set of patterns. We provide information-theoretic analyses of how information is distributed between pre-patterns and the self-organising process, and show that jointly learning both components yields improvements in robustness, encoding capacity, and symmetry breaking over purely self-organising alternatives. Our analysis further suggests that effective pre-patterns do not simply approximate their targets; rather, they bias the developmental dynamics in ways that facilitate convergence, pointing to a non-trivial relationship between the structure of initial conditions and the dynamics of self-organisation.
• Abstract（参考訳）: 細胞内構造から有機体全体に至るまで、多くの自然系は自己組織化によって複雑な組織を生成する。 しかし、そのようなプロセスを駆動する情報の大部分は、自己組織化自体によって生成されるのではなく、しばしばシステムの初期状態にオフロードされる。 生物学的発達は、母体の事前パターンが、自己組織化プロセスの足場となる位置的および対称性を破る情報をエンコードする主要な例である。 初期胚発生における母性形態素勾配から臓器形成を導く組織レベルの形態形成前パターンに至るまで、この情報の初期状態への伝達は、計算系におけるメモリ計算トレードオフと類似しており、発達過程の基本的な部分である。 本研究では,このオフロード現象を,自己組織ルールと事前パターンの両方を併用して学習し,制御条件下での相互作用の変動と測定を可能にするモデルを提案する。 我々は,事前パターンと自己組織化プロセスの間に情報がどのように分散しているかを情報理論的に分析し,両コンポーネントを共同学習することで,純粋に自己組織化された代替品よりも堅牢性,符号化能力,対称性の破れが向上することを示す。 我々の分析は、効果的な事前パターンは単に目標を近似するものではないことを示唆している。むしろ、初期状態の構造と自己組織化のダイナミクスとの間の非自明な関係を指して、収束を促進する方法で発達力学を偏見している。

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