official-blog:260318-astrocytes-and-brain-inspired-ai
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| official-blog:260318-astrocytes-and-brain-inspired-ai [2026/03/19 01:07] – [ニューロンだけではない:脳機能とシナプス可塑性におけるアストロサイトの役割] d.azuma | official-blog:260318-astrocytes-and-brain-inspired-ai [2026/03/19 01:11] (現在) – [4. Aigarth(分散型AI)の進化と未来] d.azuma | ||
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| //(Fig. 2 Biological astrocytes and tripartite synapse)// | //(Fig. 2 Biological astrocytes and tripartite synapse)// | ||
| - | ===== Neuraxonにおけるアストロサイト・ゲーティング:生体模倣型ニューラルネットワーク・アーキテクチャ ===== | + | ===== Neuraxon におけるアストロサイト・ゲーティング:生体模倣型ニューラルネットワーク・アーキテクチャ ===== |
| **ASTROCYTIC GATING IN NEURAXON: BIO-INSPIRED NEURAL NETWORK ARCHITECTURE** | **ASTROCYTIC GATING IN NEURAXON: BIO-INSPIRED NEURAL NETWORK ARCHITECTURE** | ||
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| このアプローチは、スパイキング・ニューラルネットワーク向けに提案されたAstrocyte-Gated Multi-Timescale Plasticity (AGMP) フレームワークを含む、ニューロモルフィック・コンピューティングの最近の進歩と一致しています。このフレームワークは同様に、シナプスの更新をゲートする低速のアストロサイト状態によってエリジビリティ・トレース学習を拡張し、4要素学習ルール(適格度 × 調整信号 × アストロサイト・ゲート × 安定化)をもたらします。 | このアプローチは、スパイキング・ニューラルネットワーク向けに提案されたAstrocyte-Gated Multi-Timescale Plasticity (AGMP) フレームワークを含む、ニューロモルフィック・コンピューティングの最近の進歩と一致しています。このフレームワークは同様に、シナプスの更新をゲートする低速のアストロサイト状態によってエリジビリティ・トレース学習を拡張し、4要素学習ルール(適格度 × 調整信号 × アストロサイト・ゲート × 安定化)をもたらします。 | ||
| - | ===== 内因性調節:Neuraxonが従来のニューラルネットワーク以上である理由 ===== | + | ===== 内因性調節:Neuraxon が従来のニューラルネットワーク以上である理由 ===== |
| **ENDOGENOUS REGULATION: WHY NEURAXON IS MORE THAN A CONVENTIONAL NEURAL NETWORK** | **ENDOGENOUS REGULATION: WHY NEURAXON IS MORE THAN A CONVENTIONAL NEURAL NETWORK** | ||
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| [[tag/ | [[tag/ | ||
| - | ===== Aigarthおよび分散型AIにとってアストロサイト・ゲーティングが重要である理由 ===== | + | ===== Aigarth および分散型 AIにとってアストロサイト・ゲーティングが重要である理由 ===== |
| **WHY ASTROCYTIC GATING MATTERS FOR AIGARTH AND DECENTRALIZED AI** | **WHY ASTROCYTIC GATING MATTERS FOR AIGARTH AND DECENTRALIZED AI** | ||
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| これは、堅牢性、適応性、記憶に意味を持ちます。スケーラビリティについても同様です。大規模なアーキテクチャにおいて、問題はユニットの数が多いことだけでなく、システムのどの部分が再構成に利用可能であり、どの部分が安定性を維持しなければならないかをどのように調整するかということです。 | これは、堅牢性、適応性、記憶に意味を持ちます。スケーラビリティについても同様です。大規模なアーキテクチャにおいて、問題はユニットの数が多いことだけでなく、システムのどの部分が再構成に利用可能であり、どの部分が安定性を維持しなければならないかをどのように調整するかということです。 | ||
| - | QUBIC のロードマップの観点から言えば、目標は、知能が神経計算だけでなく、高速処理、低速な調整、および構造的進化の間の結合からも創発するシステムを構築することです。HuggingFace SpacesにあるインタラクティブなNeuraxon 3Dシミュレーションを使ってこれらのダイナミクスを直接探索し、ゼロからNeuraxon 2.0ネットワークを構築、設定、シミュレートすることができます。 | + | QUBIC のロードマップの観点から言えば、目標は、知能が神経計算だけでなく、高速処理、低速な調整、および構造的進化の間の結合からも創発するシステムを構築することです。[[https:// |
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| **EXPLORE THE FULL NEURAXON INTELLIGENCE ACADEMY** | **EXPLORE THE FULL NEURAXON INTELLIGENCE ACADEMY** | ||
| - | これは Qubic Scientific Team によるNeuraxon Intelligence Academyの第5巻です。初めて参加される方は、全シリーズを探索して、Neuraxonの背後にある科学と、脳からインスピレーションを得た分散型人工知能に対するQubicのアプローチを完全に理解してください: | + | これは Qubic Scientific Team による Neuraxon Intelligence Academy の第5巻です。初めて参加される方は、全シリーズを探索して、[[tag/Neuraxon]] の背後にある科学と、脳からインスピレーションを得た分散型人工知能に対する Qubicのアプローチを完全に理解してください: |
| * **NIA Volume 1:** [[260107_neuraxon_time|]] | * **NIA Volume 1:** [[260107_neuraxon_time|]] | ||
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| ==== 4. Aigarth(分散型AI)の進化と未来 ==== | ==== 4. Aigarth(分散型AI)の進化と未来 ==== | ||
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official-blog/260318-astrocytes-and-brain-inspired-ai.1773882435.txt.gz · 最終更新: by d.azuma