ポイント
- リソース制約下で生物の最適な情報処理戦略を解析する新たな数理理論を構築しました。
- エネルギーや信頼性などの制約の変化により、最適な情報処理戦略に不連続な転移が発生しうることやそのメカニズムを初めて示しました。
- 生物の複雑な情報処理の進化原理の理解や、次世代人工知能の進化的設計への貢献が期待されます。
東京大学 生産技術研究所の鳥取 岳広 協力研究員（本務先：理化学研究所 基礎科学特別研究員）と小林 徹也 教授らによる研究グループは、エネルギーや信頼性など情報処理に利用可能なリソースの変化に伴い、最適な知能情報処理戦略の機序が不連続な転移を示すことやそのメカニズムなどを理論的に明らかにしました。
バクテリアの匂い感知からヒトの脳まで、生体は効率的な情報処理機構を持ちますが、その多様性や複雑性がどう変化し、より高度な知能が獲得されたのかは明らかではありません。本研究は、グループが独自に構築してきたリソース制約付き最適推定／制御の理論を生体情報処理に応用することで、生体知能の不連続な転移現象を同定し、また、そのメカニズムを理論的に明らかにしました。
この研究成果は今後、生体知能の進化機構の解明や、リソース制限を考慮した人工知能やロボットの設計に役立つことが期待されます。
本研究成果は、2026年7月28日（現地時間）付で「Physical Review Letters」に掲載されました。
本研究は、JST 戦略的創造研究推進事業 ACT-X「計算制限を伴う生命の情報処理原理の解明（課題番号：JPMJAX24LB）」、JSPS 科研費「進化情報アセンブリの統合理論と進化則の解読技術の構築（課題番号：JP25H01365）」、JST 戦略的創造研究推進事業 CREST「複雑生体現象の予測と制御に向けた離散・連続の統合幾何解析の構築と応用（課題番号：JPMJCR25Q2）」、「構造的・動力学的制約を活用した多元混合化学情報の解読とその応用（課題番号：JPMJCR2011）」、理化学研究所基礎科学特別研究員制度の支援により実施されました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 PDF（830KB）
＜論文タイトル＞
- “Theoretical Analysis of Resource-Induced Phase Transitions in Estimation Strategies”
- DOI：10.1103/5ynb-7k4v
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