中部大學創新學院的 Ichiro Tsuda 教授和研究員 Daishi Watanabe 開發了一個數學模型，可以解釋大腦等神經元（神經細胞）成長為複雜網絡結構的“分化”過程。
迄今為止，已有研究從生物學角度考慮了神經元的分化，但其機制尚未闡明。迄今為止提出的神經網絡的數學模型是基於將神經元定義為功能已知的部分並通過交互將它們連接起來的思想。但是，無法證明實際的區分。
這次，津田教授和他的同事們根據與傳統模型相反的想法，設計了一個基於由功能尚未確定的部分組成的系統的數學模型。在該模型中，神經元是自組織的（自發的）作為“神經元分化以最有效地無衰減地傳輸輸入信息”的組件，即“最大化網絡內輸入信息的傳播”的組件。假設（訂單形成）。
當數值被輸入到這個模型中時，得到了一個模型，其中神經元模擬了實際神經細胞的活動。這被稱為尖峰神經元模型，是一種人工再現神經細胞發出的動作電位（尖峰）並將其再現為時間波形的機制。此外，我們能夠觀察到網絡如何分化為靠近大腦的結構。這證明了模型的正確性。
基於這一結果，預計將闡明更複雜的生物功能的分化，人工智能（AI）的利用將為適應環境變化的神經元分化的研究提供動力。
