論文の概要: From Connection Loss to Collision: Closed-Loop Fault Assessment of a Fly-Connectome SNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.06940v1
• Date: Sat, 31 Oct 2026 03:11:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.410814
• Title: From Connection Loss to Collision: Closed-Loop Fault Assessment of a Fly-Connectome SNN
• Title（参考訳）: 接続損失から衝突へ:フライコネクトームSNNの閉ループ故障評価
• Abstract要約: フルアダルトフルーツフライ脳コネクトームは、脳規模のスパイクネットワーク研究を可能にする。 我々は,コネクトーム由来の制御器を合成追従エスケープでテストし,記録の整合性をチェックする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The public release of the complete adult fruit-fly brain connectome enables brain-scale spiking-network studies, motivating closed-loop assessment of connection loss. We test a connectome-derived controller in synthetic pursuit-escape and check record consistency. Across 576 test episodes in paired campaigns, the baseline mapping at 50% connection-row deletion yields 11/48 proportional and 0/48 relay collisions by 1 s, despite paired P/R trigger/burst schedules. The prespecified secondary relay-minus-proportional net-loss difference is -22.9 percentage points (95% seed-cluster CI [-33.3, -12.5]). Two separately recalibrated mappings yield smaller, uncertain point estimates; unequal healthy clearance, recalibration and different test cohorts limit attribution. A frozen command-rate warning detects only 2/13 baseline collisions across all tested deletion levels. In a separate author-designed fly/delayed-tank catalogue, checks plus model-specific replay detect 81/87 corruptions versus 36/87 for trusted headers, accepting all 20 distinct valid inputs (six misses). These results quantify finite-horizon collisions and the gains and limits of record checks.
• Abstract（参考訳）: フルアダルトフルーツフライ脳コネクトームの公開により、脳規模のスパイクネットワークの研究が可能になり、接続損失のクローズドループ評価を動機付ける。 我々は,コネクトーム由来の制御器を合成追従エスケープでテストし,記録の整合性をチェックする。 P/Rトリガ/バーストスケジュールにもかかわらず、576回の対のキャンペーンにおいて、50%の接続-ロー削除時のベースラインマッピングでは、比例11/48と0/48リレー衝突を1秒ずつ発生させる。 予め規定された二次リレー-マイナス比純損失差は-22.9ポイント(95%シードクラスターCI [-33.3, -12.5])である。 2つの別々に再校正された写像は、より小さく、不確実な点の推定、不平等なクリアランス、再校正、異なるテストコホートが帰属を制限する。 凍結されたコマンドレート警告は、テストされたすべての削除レベルにわたる2/13のベースラインの衝突のみを検出する。 著者が設計したフライ/遅延タンクカタログでは、チェックとモデル固有のリプレイが信頼されたヘッダーに対して81/87の汚職を検知し、20の異なる有効な入力(6つのミス)をすべて受け入れる。 これらの結果は有限水平衝突と記録チェックの利得と限界を定量化する。

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