fullseye

BBB sensing — 複眼光場 × コネクトーム(研究方向)

位置づけ: これは研究方向・生物学的裏付けのノートであって、実装済み機能の説明では ない。Fullseye で実装・実測済みなのは複眼の光場計測 PoC(examples/poc_compound_eye.py) までで、後段のコネクトーム処理・多個体重ね合わせは構想段階。実装状態を混同しないこと (honest disclosure)。

何を狙うか

昆虫の複眼は本質的に光場(ライトフィールド)センサであり、ショウジョウバエの 神経重ね合わせ(隣接個眼の R1–R6 が同一物点を見て信号をプールする)は開口合成の生物実装。 そこで、生物視覚を背骨に据えた撮像→処理パイプラインを構想する。仮称 BBB sensing (Beelzebub sensing)。

メタレンズ複眼(将来素子)
  → Fullseye 複眼PoC(光場フロントエンド: 個眼アレイ=マイクロレンズ、光場→画像/距離)   ← 実装・実測済み
    → コネクトーム制約の視覚後段(視葉/T4-T5 の運動検出)                              ← 公開ツール flyvis
      → [Beelzebub: 視覚後段を多個体アンサンブル化 = 重畳数 N の頑健性スケーリング]      ← 構想
        → 行動 / 検査判定

実装・実測済み(Fullseye 内)

examples/poc_compound_eye.py が、複眼をプレノプティック・サンプラとしてモデル化し 次を真値付き合成データで定量化する(既存の lightfield.py 基盤に乗せ再発明しない):

• 神経重ね合わせの N-スケーリング: 同一物点を N 視点で重ねると独立雑音は 1/√N で減少。 実測では小開口で √N が厳密(N=5 で利得 2.25 vs √5=2.24)、大開口で補間誤差により飽和 (N=49 で 5.33 vs √49=7.00)。ハエの ~6 重ね合わせは √N が成り立つ領域。
• 光学設計(lf_plenoptic_design)・距離画像(焦点掃引)・遮蔽の中央値透視。

この「重ねると頑健になる(ただし膝がある)」を光学ドメインで先に定量化したものが、 後段の多個体コネクトーム重ね合わせ(Beelzebub)の核心仮説の予行になる。

生物学的裏付け(一次検証済・2026 時点)

• コネクトーム規模: FlyWire 成虫雌で 139,255 ニューロン・5,000万超シナプス・98% 型付け・ 8,453 細胞型(Nature 2024, s41586-024-07558-y / -07686-5)。脳の大半が視覚に充てられる。
• 神経核: 中枢複合体=頭方位のリングアトラクタ / キノコ体=PN→KC→MBON の連合学習 / 視葉=運動検出(T4-T5, EMD)。

関連ツール(外部・公開)

• flyvis(github.com/TuragaLab/flyvis): コネクトーム制約の DMN でハエ視覚系を PyTorch 実装。 上図「視覚後段」の候補。
• flybody(github.com/TuragaLab/flybody): MuJoCo の全身ハエ身体モデル + 運動 RL。
• FlyGM(arXiv:2602.17997): 全脳コネクトームを有向グラフ制御器に具現化し全身運動を制御 (単一コネクトーム)。Beelzebub の新規性=これを多個体アンサンブル化する点。

将来素子との接続

メタレンズ加工と撮像素子の高密度化により、複眼型・光場型撮像がコンパクトに実用化へ近づく。 本 PoC の型付き光場処理(光場→画像 / 光場→距離)はその前段基盤として機能する。

実装状態(混同禁止)

段	状態
複眼=光場フロントエンド(光学設計・N-スケーリング・距離画像)	実装・実測済み(poc_compound_eye.py)
コネクトーム制約の視覚後段	未実装(外部 flyvis が候補)
多個体重ね合わせ(Beelzebub)・全身制御	構想段階

研究の詳細な系譜・差別化・資産棚卸しは開発者の個人知識ベースで管理している (RAD connectome_corpus/CURATED_INDEX.md)。

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