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研究者が提案する「Memory Engine」：内部の「記憶」を通じてシステムが自己組織化する物理モデル

『Physical Review E』に掲載された新しい研究は、粒子が移動した軌跡を表面に刻み込むことで、それを「記憶」として活用し、自律的に秩序ある動きを生成するモデルを提示している。

研究チームは、『Physical Review E』に「Memory engine: Self-organized coherence from internal feedback」と題する重要な論文を発表した。この「Memory Engine」は、外部からの力や制御なしに、カオス的なシステムが内部から秩序を生み出す仕組みを説明する物理モデルである。

本モデルの核心は、粒子と環境の相互作用によって生まれる「記憶」という概念だ。研究者らは、粘弾性基板（viscoelastic substrate）上を移動するブラウン粒子をシミュレートした。この基板は単なる空間ではなく、粒子の移動経路を「記憶フィールド」として記録する役割を果たす。

動作メカニズムは、シンプルかつ強力な内部フィードバックループである。粒子が移動すると基板の性質が変化し、その痕跡が将来の粒子の動きを導いたり制限したりする。このプロセスは、システムが過去を忘れない「非マルコフ過程（non-Markovian）」の枠組みである「Coupled Memory Graph Process (CMGP)」に基づいて機能する。

シミュレーションの結果、システムは無秩序な拡散状態から、「バースト・トラップ・サイクル」と呼ばれる秩序的かつ周期的な移動状態へと移行することが明らかになった。これは、急速な移動と一時的な停滞を繰り返す現象であり、この転換を左右する鍵は、記憶媒体として機能する基板の「剛性（stiffness）」にある。