FlyScale (VybFly)

全脳の配線図を大きくしても脳らしく振る舞うか、を問う研究。FlyWire のグラフに対して「近いほど繋がりやすい」隠れ幾何を学習し、新しいニューロンをその座標の近くに置いて学習した規則で配線することで、139,255 ニューロン・2,700,513 接続を 1,392,550・27,842,102 まで育てる。疎さは保たれ、接続数はニューロン数の 1.02 乗で増え、平均の接続相手は約 19 のまま、10 倍の脳を同じ手順で縮めると元の接続数がそのまま戻る。著者が強調するのはむしろ限界のほうで、どの規模でも遅延や順序を要する課題は解けず、匂いと報酬の連合を学ぶキノコ体モデルは、統計を揃えてシャッフルしたグラフでもまったく同じだけ学習してしまう。

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