「バイオインスパイアードハードウェアシステムのPOEモデル」

Bio-inspired hardware system POE model

1997年の古典的な論文で、IEEE Transactions on Evolutionary Computationの創刊号に掲載されました。バイオインスパイアドハードウェアシステムの系統発生、個体発生、表現遺伝学的視点によるビューです。

生物は進化、適応、耐障害性などの望ましい特性を持つ複雑なシステムであり、従来のエンジニアリング手法では実現が困難であることが証明されています。最近、エンジニアは特定の自然プロセスに魅了され、人工ニューラルネットワークや進化計算などの分野が生まれました。地球上の生命がその最初から考慮される場合、次の3つの組織レベルが区別されます：

系統発生：最初のレベルは、遺伝プログラムの時間的進化に関連しており、その特徴は種の進化であり、系統発生とされます。生物の増殖は、個体レベルで非常に低いエラーレートでプログラムの複製に基づいており、その結果、子孫の身元が実質的に変わらないように確保されています。突然変異（無性生殖）または突然変異と組み合わせた組み換え（有性生殖）により、新たな生物が現れます。系統発生のメカニズムは基本的に非決定論的であり、突然変異と組み換えの割合が多様性の主要な源となります。この多様性は生物種の生存、変化する環境への持続的な適応、新種の出現に不可欠です。

個体発生：多細胞生物の出現により、生物学的組織の第二のレベルが現れます。母細胞である接合子の連続的な分裂により、新たに形成された各細胞は元のゲノムのコピーを持ち、その後、周囲、すなわち集合体内の位置に応じて娘細胞が特殊化されます。この後のフェーズは細胞分化として知られています。個体発生は、多細胞生物の発達プロセスです。このプロセスは基本的に決定論的です。ゲノム内の単一の塩基のエラーは、顕著で可能性のある異常を引き起こす個体発生のシーケンスを引き起こすことがあります。

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表現遺伝：個体発生プログラムは格納できる情報量に制約があり、したがって、完全な仕様の生物は不可能です。よく知られた例は、人間の脳であり、約10¹⁰個のニューロンと10¹⁴個の接続を持っており、その長さが約3×10⁹の4文字のゲノムで完全に指定するにはあまりにも大きすぎます。そのため、一定の複雑さに達した時点で、個体が外界との豊富な相互作用を統合するための異なるプロセスが現れる必要があります。このプロセスは表現遺伝として知られ、主に神経系、免疫系、内分泌系を含みます。これらのシステムは、ゲノムによって完全に定義される基本的な構造を持ち（先天的な部分）、その後、個体の環境との寿命の相互作用によって修正される（獲得された部分）ことを特徴としています。表現遺伝プロセスは学習システムの範疇におおまかに分類されます。

自然と類似して、バイオインスパイアドハードウェアシステムの空間はこれらの3つの軸に沿って分割されます：系統発生、個体発生、表現遺伝。これにより、Sipperらによって最近導入されたPOEモデルが生まれました。

自然に関しては、軸の区別は容易には行えず、実際には定義自体が議論の対象となる可能性があります。したがって、SipperらはPOEモデルの枠組みの中で、上記の各軸を次のように定義しました：系統発生の軸は進化に関連し、個体発生の軸は遺伝子物質からの一つの個体の発達を含み、基本的には環境との相互作用がなく、表現遺伝の軸は個体形成後の環境との相互作用を通じた学習を含みます。

例えば、以下の三つのパラダイムを考えてみましょう。これらのハードウェア実装はPOE軸に沿って配置することができます：(P)進化的アルゴリズムは自然界の系統発生の人工的な対応（簡略化されたもの）です。(O)多細胞オートマトンは発生論の概念に基づいており、単一の母細胞から複数の分裂を経て多細胞生物が生まれる仕組みです。(E)人工ニューラルネットワークは、環境との相互作用を通じてシステムのシナプスの重みや可能性のある構造が変化する、後天的なプロセスを具現化しています。

ソフトコンピューティングと総称される領域では、しばしば曖昧な問題の解決と継続的な適応または進化の必要性が伴うことがありますが、上記のパラダイムは従来の方法と頻繁に競合する印象的な結果をもたらします。

SipperらはPOEフレームワーク内のバイオインスパイアードハードウェアシステムを調査し、その目標は次のとおりです：(1)現在の研究の概要を示すこと、(2)POEモデルを用いてバイオインスパイアードシステムを分類するための手段として使用できることを示すこと、および(3)論文で議論されているように、未来の研究のための可能性のある方向性を特定すること。Sipperらは各軸を説明し、それらに沿って配置されるシステムの例を提供しました。提案されている自然な拡張は、二つ、そして最終的には三つの軸を組み合わせることで、論文で議論されているような新しいバイオインスパイアードハードウェアを実現することです。

技術的な観点からは、現在のバイオインスパイアードシステムの多くは、いわゆるプログラマブル回路に基づいていることに注目します。プログラマブル回路とは、ユーザーがプログラミングによってその機能を設定できる集積回路のことです。回路は製造後、一般的な状態で提供され、ユーザーは特定の機能をプログラミングすることで回路を適応させることができます。プログラムされた機能は、回路の構成を表すビットの文字列としてコード化されます。標準のマイクロプロセッサチップをプログラミングすることとプログラマブル回路をプログラミングすることとの間には違いがあります。前者はアクションまたは命令のシーケンスの指定を含み、後者はマシン自体の構成を、しばしばゲートレベルで行うものです。このような回路は近年注目を集めており、再構成可能なプロセッサのファミリーには、いわゆるFPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）が最新の追加されたものです。

未来を見据えると（そして夢見ると）、私たちはナノスケールの（バイオウェア）システムが実現し、進化、繁殖、再生および学習の機能を備えることが想像できます。

参考文献

[1] M. Sipper, E. Sanchez, D. Mange, M. Tomassini, A. Pérez-Uribe, and A. Stauffer. A Phylogenetic, Ontogenetic, and Epigenetic View of Bio-Inspired Hardware Systems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 1, №1, pages 83–97, April 1997.

[2] M. Sipper、E. Sanchez、D. Mange、M. Tomassini、A. Pérez-Uribe、およびA. Stauffer。バイオインスパイアードハードウェアシステムのPOEモデル：短い紹介。J. R. Koza、K. Deb、M. Dorigo、D. B. Fogel、M. Garzon、H. Iba、およびR. L. Riolo、編集者、Genetic Programming 1997：第2回年次会議の論文、510–511ページ。Morgan Kaufmann、サンフランシスコ、CA、1997年。

[3] M. Sipper、D. Mange、およびA. Stauffer。発生学的ハードウェア。BioSystems、Vol. 44、№3、193-207ページ、1997年。

元の記事はhttps://www.moshesipper.comに掲載されています。

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