空間的な広がりを持つ場の化学反応を記述する方式に, 反応拡散モデルがある. このモデルはこれまで主に時空間パターンの再現などの観点から研究されてきた. 近年, 生物の信号処理が生体内, つまり溶液系で行われていることなどから, 従来型の信号処理機構ではなく, 反応拡散の性質を活用した, 新しいタイプの信号処理モデルが模索されてきている. 反応拡散場上の興奮波の伝播を信号の伝播ととらえる立場にたち, 反応場の性質を非一様にすることで, 時間情報を含んだ信号処理が実装可能となることを, 著者らはこれまで示してきた.拡散場上に, 二つの入力信号の伝播する反応拡散場と, 出力信号の伝播する反応拡散場を配置することで, 二入力信号の入力タイミングの同期を検出することが可能であることが, 数値計算・化学反応実験でこれまで示されている. 本論文では, 出力場の先端部分に, 生物由来のバースティングを示す性質を付加することで, 二つの信号の入力時間差が, 出力場における応答波数で符号化され, 多値演算の形で実装可能であることを報告する.

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アクトミオシンの滑り運動再構成系は, 生物の自律性や創発を議論する上で重要な階層性を分子レベルで観測し得る有効な実験系である. ここで観られるアクチン繊維の滑り運動の観察像から, 画像解析によってアクチン繊維の尤もらしい骨格抽出を行い, 繊維全体の運動と屈曲の様子を解析した. その結果, 滑り運動が速くなるにつれて繊維全体で屈曲が少なくなり小さな屈曲が伝播してパターンを形成し, 更に繊維の端に屈曲が到達すると屈曲波の消失, 反射, またはいくつかの波が融合するといった複雑なパターン変化を示した. これらはアクチン分子が最近接の相互作用のみならず, 階層性による高次の階層間で相互作用しながら繊維全体を統合する情報処理を行っている可能性を示唆する.

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The aim of this paper is to investigate the discrete nature of chemically reacting systems. In order to achieve our purpose we propose a systematic method to compare the discrete stochastic model of chemically reacting systems with the continuous stochastic model. We adopt the chemical master equation (CME) as the discrete stochastic model and the chemical Fokker-Planck equation (CFPE) as the continuous stochastic model. By making use of the well-known idea of approximating diffusion processes by birth-death processes, we construct a family of master equations parameterized by the degree of discreteness. This family of master equations bridges CME and CFPE. With full degree of discreteness we obtain CME and as decreasing discreteness the family of master equations converges to CFPE. Our strategy is not to study CME directly but to distinguish the properties of CME by putting CME into the family of master equations bridging CME and CFPE. We examine the usefulness of our construction by two simple examples.

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An amoeboid organism, the true slime mold Physarum, has been studied actively in recent years to explore its spatiotemporal oscillatory dynamics and various computational capabilities. In the authors' previous studies, the amoeba was employed as a computing substrate to construct a neurocomputer. Under optical feedback control to implement a recurrent neural network model, the amoeba grows or withdraws its photosensitive branches by exhibiting a number of spatiotemporal oscillation modes in search of a solution to some combinatorial optimization problems. In this paper, considering the amoeba as a network of oscillators that compete for constant amounts of resources, we model the amoeba-based neurocomputer. The model generates several oscillation modes and produces not only simple behavior to stabilize a single mode but also complex behavior to spontaneously switch among different modes. To explore significances of the oscillatory dynamics in producing the computational capabilities, we establish a test problem that is a kind of optimization problem of how to allocate a limited amount of resource to oscillators so that conflicts among theoscillators can be avoided. We compare the performances of the oscillation modes in solving the problem in a bottom-up manner.

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セルオートマトンは大域的一様なカオス的混合 (クラス3) や局所的反応 (クラス2) をパターンとして示すが, クラス4はその両者を併せ持つ特異な時空パターンを有し, 動的階層性を示唆する化学反応系の隠喩モデルとも考えられる. 本稿ではクラスが, ラフ集合で誘導される束によって評価できることを示し, 次にこれを用いることで, クラス4の挙動が, クラス3のミクロルールと仮想的クラス1・2のマクロ制約との齟齬・調整を実装することで一般的に作れることを示す.

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