Kann Informationsübertragung energieeffizient sein? Diese Forschung untersucht die Konsequenzen der Energieeffizienz bei der Informationsverarbeitung, die sowohl für biologische sensorische Systeme als auch für elektronische Geräte mit geringem Stromverbrauch relevant sind. Zwei Regime werden betrachtet: Maximierung der Informationsrate unter einer Leistungsbeschränkung (das "unmittelbare" Regime) und Maximierung der Übertragungsrate pro Leistungskosten (das "explorative" Regime). In Abwesenheit von Rauschen werden diskrete Eingaben optimal in Boltzmann-verteilte Ausgabesymbole kodiert. Der Arimoto-Blahut-Algorithmus, der für Kostenbeschränkungen verallgemeinert wurde, wird verwendet, um die Symbolverteilung für energieeffiziente Kodierung in verrauschten Kanälen abzuleiten und zu interpretieren. Die Studie diskutiert potenzielle Erweiterungen dieser Ergebnisse auf neurobiologische Systeme und gibt Einblicke in die energetischen Beschränkungen, die die Informationsverarbeitung in verschiedenen Systemen prägen.
Diese im Neural Computation veröffentlichte Arbeit steht im Einklang mit dem Fokus des Journals auf rechnerische und theoretische Ansätze zum Verständnis neuronaler Systeme. Durch die Erforschung der Prinzipien der energieeffizienten Informationsübertragung im Kontext neuronaler Systeme und die Anwendung rechnerischer Methoden trägt die Studie zum Umfang des Journals bei, die Neurowissenschaften und Computerwissenschaften miteinander verbindet.