Spi-Flyと実際のショウジョウバエの嗅覚系の比較 (IMAGE)
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左はショウジョウバエの嗅覚（匂いの分類）に関わる脳回路を示した模式図で、円は異なる種類のニューロン、矢印は活性化する経路や接続を表している。右はショウジョウバエに着想を得たアルゴリズム「Spi-Fly」のアーキテクチャ。 ショウジョウバエでは、嗅覚受容ニューロン（ORN）が環境中の匂いを感知し、その情報を投射ニューロン（PN）へ伝える。この信号は局所ニューロン（LN）によって調整された後、約2000個のケニオン細胞（KC）へ送られる。PNとKCの間には多数のランダムな接続があり、匂いの情報はより高次元な表現へと拡張される。さらに、異なる信号同士が混ざらないよう、別のニューロン（APL）がKCの95％を抑制することで、それぞれの匂いに対してごく少数のKCだけが活性化する。活性化したKCがバーコードとなり、出力ニューロン（ここではMBONと表示）へ信号を送る。このように匂い情報を一度大きく拡張した後に少数の神経活動へ絞り込むことによって形成される固有の経路により、それぞれの匂いを識別できるようになる。さらに、新しい匂いに遭遇した場合には、KCとMBONの結合部にある学習アルゴリズムによって、迅速かつ継続的に学習できる仕組みとなっている。 Spi-Flyは基本的にこの仕組みを小型化したものであり、同様に情報を一旦拡張し、その後絞り込むという仕組みで、より少ない層数で構成されている。中間層で活性化したニューロンはそれぞれの匂いに固有のバーコードとして機能し、連合学習のルールを用いて出力ニューロンがそのパターンを認識する。
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Max et al., Neuromorphic Computing and Engineering, 2026, DOI: 10.1088/2634-4386/ae9177
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CC BY-NC