本論文では、従来のニューラルネットワークの限界を克服するために、新たに提案された「構造的適応予測推論ネットワーク（SAPIN）」について述べています。このモデルは、生物の神経文化に見られる形態的可塑性とアクティブ推論の原理に基づいています。SAPINは2Dグリッド上で動作し、細胞は局所的な予測誤差を最小化することで学習します。主要な学習メカニズムとして、ヘッブ的なシナプス可塑性と、情報受容フィールドを最適化するために細胞が移動する構造的可塑性が組み合わさっています。このアプローチにより、ネットワークは情報処理方法と計算資源の配置方法を同時に学習します。実験では、SAPINが「Cart Pole」強化学習タスクを効果的に解決できることが示され、ロックされたネットワークは成功率82%を達成しました。この結果は、予測誤差の最小化がネットワークの安定したバランシングポリシーを発見する鍵であることを示唆しています。