論文の概要: Simulating neural network criticality and resource dynamics with Rydberg gases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16368v2
• Date: Tue, 21 Jul 2026 13:36:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-22 14:48:36.300235
• Title: Simulating neural network criticality and resource dynamics with Rydberg gases
• Title（参考訳）: Rydbergガスによるニューラルネットワーク臨界性と資源動態のシミュレーション
• Abstract要約: 我々は超低温のリドバーグガスを高制御可能なシミュレータとして利用して,ニューラルネットワークの臨界度を実験的に検討した。 我々は、Rydbergファシリテーションによる励起拡散の類似性と、ニューロンのスパイク活性のシナプス結合を強調した。 我々は,原子損失を補償する制御ゲイン機構を実装し,代謝資源の補充を模倣し,制御された非平衡定常状態でシステムを安定化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient operation of neural networks has been linked to criticality in their underlying non-equilibrium excitation dynamics. However, obtaining experimental evidence of this conjecture remains challenging due to limited control and undersampling in biological systems. Here, we experimentally explore neural network criticality using an ultracold Rydberg gas as a highly controllable simulator. We highlight the similarity of the excitation spreading via Rydberg facilitation and the synaptic connection of spiking activity of neurons, giving rise to distinct absorbing and active phases. We systematically explore and resolve criticality criteria, including power-law scaling of excitation avalanches and the emergence of universal avalanche shape collapse. Crucially, we implement a controlled gain mechanism to compensate for atom loss, mimicking metabolic resource replenishment and stabilizing the system in a controlled non-equilibrium steady state. We find peak temporal correlations at the critical point and stochastic oscillations with dragon king avalanches in the active phase, consistent with predictions for systems orbiting criticality. Our work establishes facilitated Rydberg gases as a platform for investigating criticality, resource dynamics, and emergent oscillations in neural networks.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの効率的な操作は、基礎となる非平衡励起力学における臨界性と関連付けられている。 しかし、この予想の実験的証拠を得ることは、生物学的システムにおける限定的な制御とアンダーサンプリングのため、依然として困難である。 本稿では,超低温のRydbergガスを高制御可能なシミュレータとして利用して,ニューラルネットワークの臨界度を実験的に検討する。 我々は、Rydbergファシリテーションによる励起拡散の類似性と、ニューロンのスパイク活性のシナプス結合を強調し、異なる吸収および活性相を生じさせる。 我々は,励起雪崩のパワー・ロースケーリングや普遍雪崩の出現など,臨界基準を体系的に探求し,解決する。 重要なことに、私たちは、原子損失を補う制御ゲイン機構を実装し、代謝資源の補給を模倣し、制御された非平衡定常状態でシステムを安定化する。 臨界点におけるピーク時空間相関と、活動相におけるドラゴンキング雪崩との確率的振動は、臨界を公転する系の予測と一致している。 我々の研究は、ニューラルネットワークの臨界性、資源力学、創発的振動を研究するためのプラットフォームとして、Rydbergガスの促進を確立した。

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