ニューロンはしばしば、ノイズや帯域幅によって制約される化学的および電気的信号を介して情報を伝達する、不動のシステムとしてモデル化される。しかし、この静的な見方は、全身の運動から細胞下レベルの運動に至るまで、複数のスケールにまたがってダイナミクスが働くという生物学的現実とは対照的である。ここでは、最近の実験観察と生物物理学的に妥当なモデリングを組み合わせ、電気化学的シグナル伝達にとどまらない神経情報処理が、形態動力学的な微細構造変化から全身運動までの運動によってダイナミックに形作られることを示す。この枠組みにおいて、細胞およびシナプス構造の超高速な機械的調整は、網膜、眼、頭部、身体の運動と相互作用して、符号化を加速し精度を高める。スケールをまたいだ運動は、量子サンプリング事象の波形、潜時、不応性、超微細構造の編成をダイナミックに変化させる。これらの変化は信号の忠実度を高め、時空間分解能を拡張し、最小の遅延で信頼性の高い高速な表現をニューロンが生成できるようにする。能動的センシングと形態動力学的サンプリングを通じて、動物は感覚表現の速度と信頼性を高めうる。したがって、複数スケールにわたって自己生成される運動が符号化と知覚を強化するという観点は、脳がどのように効率的で予測的、かつノイズに頑健な計算を達成しているのかについての新たな洞察を与えると同時に、将来の実験的検証や生物に着想を得たAI設計のための基盤も提供する。この観点では、まず初期の感覚系におけるエッジ計算に焦点を当て、運動結合型の符号化が神経性能をいかに改善するかを説明する。次に、より推測的に、運動結合型サンプリングが多層のレベルで神経アーキテクチャの進化にどのように影響した可能性があるかを提案し、それが効率的な予測的認知に寄与した可能性を論じる。
https://doi.org/10.20944/preprints202603.1093.v2