# **SARA Engine: Documentation Hub**

SARA Engine (Spiking Architecture for Reasoning and Adaptation) は、従来の人工ニューラルネットワーク (ANN) の限界を打破し、次世代の脳型認知アーキテクチャを実現するためのフレームワークです。

このディレクトリには、プロジェクトの思想、設計ドキュメント、そして今後のロードマップがまとめられています。

## **1\. コア設計ポリシー (Design Philosophy)**

SARA Engineは、以下の厳格なポリシー (doc/policy.md) に基づいて設計されています。

1. **Biological Plausibility (生物学的妥当性):** \* 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）に依存しません。  
   * 密な行列演算（Dense Matrix Multiplication）を排し、イベント駆動のスパースなスパイク伝達を利用します。  
   * STDP（スパイクタイミング依存シナプス可塑性）、報酬変調型STDP、遅延可塑性などの局所的な学習則を用います。  
2. **Self-Organization & Homeostasis (自己組織化と恒常性):** \* ネットワークトポロジは静的ではなく、学習の過程で動的にシナプスが生成・消滅（Structural Plasticity）し、最適な構造を自己組織化します。  
   * ホメオスタシス（恒常性）機構により、発火率を安定させ、一部のニューロンへの負荷集中を防ぎます。  
3. **Hardware Efficiency (ハードウェア効率):** \* GPUによる並列計算を必須とせず、RustコアによるCPU上での超高速・低消費電力な推論と学習を実現します。エッジデバイスでの実行を第一級の市民として扱います。

## **2\. コアモジュールとドキュメント**

* [Architecture Design](http://docs.google.com/idea/SNN-based_AI_architecture_design_document.md): SNNベースのAIアーキテクチャの詳細設計。  
* [Stateful SNN Theory](http://docs.google.com/idea/stateful_snn_theory.md): 状態を持つSNNの理論的背景。  
* [Self-Organization](http://docs.google.com/idea/Self-organization_and_homeostasis.md): 自己組織化と恒常性のメカニズム。  
* [Tools & Setup (EN)](http://docs.google.com/bout-Tools-EN.md) / [(JP)](http://docs.google.com/bout-Tools-JP.md): プロジェクト内で使用する解析・可視化ツールの説明。

### **マイルストーン**

* [Detailed Roadmap](http://docs.google.com/ROADMAP.md): 詳細な実装ロードマップと進捗状況。  
* [Release Strategy](http://docs.google.com/idea/SARA%20Engine%20PyPI%20Release%20Strategy.pdf): PyPIを通じたパッケージリリースの戦略。  
* [Competitive Analysis](http://docs.google.com/COMPETITIVE_ANALYSIS.md): 他のアーキテクチャとの比較分析。

## **4\. 開発スケジュール・ロードマップ (Master Schedule)**

今後の工程は、まず **リリース優先** で実用上の信頼性を固め、その後に **学習精度・推論精度の強化** へ進む方針とします。  
ANN系AIに正面から追随するのではなく、まず「CPU中心・低消費電力・バックプロパゲーション不要」というSNNの強みを保ったまま、出荷可能な品質を確立することを優先します。

### **Current Status Snapshot (2026-03-31)**

現時点のSARA Engineは、基盤研究フェーズだけに留まらず、限定用途での practical CPU-first SNN assistant としてかなり使える段階まで進んでいます。とくに Rust コア、保存形式、CLI、release gate、lightweight accuracy suite、memory health diagnostics は高い完成度に達しています。

#### **実装がかなり進んでいる領域**

* **Release / Operations:**  
  * `release_soak.py`、`release_gate.py`、release checklist により、配布前の acceptance gate が定着。  
  * `quick` / `release` / `extended` profile を持つ CPU-only soak 運用が可能。  
  * release summary に retrieval hygiene と conversational readiness を集約可能。  
* **Artifact / Memory Management:**  
  * `stable_v1` context encoding、indexed memory artifact、TurboQuant 対応 save/load が実装済み。  
  * `inspect-memory`、`upgrade-memory`、`build-replay-data` により、旧 artifact の点検・移行・再構築が可能。  
  * memory health report で `conversational_readiness`、`session_memory_snapshot`、`diagnostic_memory_hits`、`predictor_state_snapshot`、`future_state_runtime_state` を確認可能。  
* **Lightweight Practical Dialogue:**  
  * `SaraInference` に fast intent path、practical fallback、session memory、next-step suggestion を実装。  
  * `name`、`location`、`origin`、`preference`、`goal`、`task` などを会話内 short-term memory として保持可能。  
  * 英語・日本語の軽量 practical 応答と、`goal + task` に基づく next-step assistance を実装済み。  
  * `predictor_state` と `future_state_runtime_state` により、future-state prediction、短期遷移追跡、shift-aware next-step response を持てる状態になった。  
* **Evaluation / Quality Tracking:**  
  * `SaraAgent` / `SaraInference` / `SpikingLLM` の lightweight benchmark 群が揃い、Phase 3 accuracy suite で一括評価可能。  
  * `retrieval_hygiene`、trend/delta、release summary 連携まで実装済み。  
  * `adaptive_readiness`、`predictive_readiness`、`efficiency_readiness`、`direction_shift_following` を継続観測可能にした。  
  * human-readable summary と release soak summary の双方で、`Dialogue Shift Detail`、`Predictive Detail`、predictive command/shift trend を追跡可能にした。  
* **Training Material Management:**  
  * corpus DB に `category`、`quality_score`、`source_version`、`is_active` を持たせ、素材管理を一元化。  
  * `db-import`、`db-status`、`db-list`、`db-export`、`db-activate`、`db-deactivate`、`db-reset` を整備。  
  * `category` / `source` / `quality_score` / `active state` ベースの preview、dry-run、採用切り替えが可能。  

#### **現状で限定的に実用化できる領域**

* CPU-only 環境での lightweight dialogue assistance  
* 継続的な memory inspection と artifact health review  
* 管理された training material curation と export  
* release candidate の lightweight operational validation  
* `goal/task` と future-state prediction に基づく lightweight next-step guidance  
* 方針転換追従と predictive command stability を含む release-time observability  

#### **まだ中長期課題として残っている領域**

* 大規模 continual learning の本格実証  
* 数千万〜億単位を見据えた scale-out / distributed event routing  
* Spiking H-JEPA の本格実装  
* 本格的な multimodal integration  
* 汎用会話品質の大幅向上  
* 学習素材レビュー、近似重複排除、承認フロー、サンプリング最適化などの高度な dataset governance  

#### **進捗感の要約**

* **Foundation / Rust Core / Serialization / CLI / Release Gate:** 高  
* **Practical Dialogue / Session Memory / Next-Step Assistance / Predictive Runtime:** 中高  
* **Training Material Management / Data Operations:** 中高  
* **Large-Scale Intelligence / Multimodal / Advanced Predictive Coding:** 低中  
* **Observability for Adaptive / Predictive Runtime:** 中高  

### **Phase 1: Foundation & Rust Core Acceleration (完了/最適化中)**

* **目標:** 生物学的学習則（STDP等）の確立と、Rustによる超高速なイベント駆動シミュレータの統合。  
* **成果:** `sara_rust_core` によるバックエンド統合、SNN Transformer、Spatiotemporal STDPモジュールの完成。CPU上での高速推論の達成。  
* **位置づけ:** 以後のリリース安定化と精度改善の土台フェーズ。

### **Phase 2: Release Readiness & Practical Stability (実装完了 / 運用継続)**

* **目標:** 現行のSNN基盤を「試作」から「安全に配布できるプレリリース品質」へ引き上げる。  
* **完了済みの項目:**  
  * direct memory の保存・復元経路の統一と unsafe `eval()` の除去。  
  * `SaraAgent` の runtime diagnostics、セッション永続化、CLI 診断表示の追加。  
  * FORCE artifact の入力検証、`UnifiedSNNModel` の二重更新バグ修正。  
  * 軽量 soak test、CLI dispatch test、release metadata test の追加。  
  * `scripts/old/` の legacy 扱いの明文化。  
  * `sara-chat` / `sara-train` の end-to-end カバレッジ拡張と、training runtime 差し替え可能な CLI 分割。  
  * `release_soak.py` / `release_gate.py` による配布前チェックリスト運用の固定。  
  * README / release notes / packaging metadata の継続整備。  
* **残タスク / 運用継続:**  
  * wall-clock を長めに取った soak run の運用基準策定と `extended` profile の実運用定着。  
  * release profile / extended profile の定期実行フローを CI または手順書として固める。  
* **完了条件:**  
  * リリースチェックリストの主要項目を継続的に満たせる。  
  * CPU-only 環境で回帰テストと soak run が安定完走する。  
  * モデル保存・復元・CLI 導線・診断導線に致命的不整合がない。

### **Phase 3: Accuracy Uplift for Learning & Inference (baseline implementation complete)**

* **目標:** 学習精度・推論精度を段階的に引き上げ、用途を絞った領域で ANN 系に見劣りしない水準を目指す。  
* **基本方針:**  
  * 誤差逆伝播なし、密な行列演算なし、GPU必須なしの制約は維持する。  
  * 「総合汎用性能」で ANN を追うのではなく、「CPU上のワット当たり性能」「少量データ適応」「常時稼働」で勝てる設計を優先する。  
* **主要タスク:**  
  * `SaraAgent` / `SaraInference` / `SpikingLLM` の評価指標を整備し、品質改善を数値で追えるようにする。  
  * direct memory と LTM / hippocampus の役割分担を整理し、誤想起・ノイズ想起を減らす。  
  * topic tracking, routing, retrieval, readout を精密化し、会話品質と応答一貫性を改善する。  
  * FORCE / reservoir / JEPA 系の比較ベンチを作り、タスク別に最も精度の高い更新則を選別する。  
  * One-shot / few-shot / continual learning の評価で、少数データ条件下の強みを定量化する。  
* **重点対象タスク:**  
  * テキスト分類、トークン分類、時系列予測、異常検知、軽量エージェント対話。  
  * 画像・音声は「完全汎用生成」より、分類・連想・予測補助から優先する。  
* **完了条件:**  
  * 少なくとも限定タスク群で、ANN 系と比較可能な精度/安定性/電力効率のレポートが揃う。  
  * 推論品質が「省エネルギーの代償として大きく劣る」状態から脱却する。
* **進行中の実装:**  
  * `AgentDialogueEvaluator` と `scripts/eval/agent_dialogue_benchmark.py` により、`response_keyword_recall`、`fallback_control`、`retrieval_grounding` を lightweight benchmark として継続観測可能にした。  
  * `InferenceSequenceEvaluator` / `SpikingLLMSequenceEvaluator` と `scripts/eval/inference_accuracy_benchmark.py` / `scripts/eval/spiking_llm_accuracy_benchmark.py` により、`SaraInference` と `SpikingLLM` の one-shot / fuzzy retrieval / continual retention / short streaming を CPU-only で継続観測可能にした。  
  * `scripts/eval/phase3_accuracy_suite.py` により、`SaraAgent` / `SaraInference` / `SpikingLLM` をまとめた lightweight accuracy gate を運用できる状態にした。  
  * `SaraAgent` 側に `off_topic_suppression`、`multi_turn_consistency`、`retrieval_stability` を追加し、会話品質と想起安定性の内訳を継続観測可能にした。  
  * `SaraInference` / `SpikingLLM` 側に noise robustness 系指標を追加し、少量記憶・継続学習・ノイズ混入時の品質を同一フレームで観測可能にした。  
  * `retrieval_hygiene` focus と trend/delta 表示を phase3 suite / release soak summary に追加し、品質変化を前回比で追える状態にした。  
  * `task_switch_adaptation_benchmark.py`、`future_state_consistency_benchmark.py`、`energy_efficiency_benchmark.py` を追加し、Stage A の `adaptive_readiness`、`predictive_readiness`、`efficiency_readiness` を計測可能にした。  
  * `direction_shift_following` を `AgentDialogueEvaluator` に追加し、話題転換・方針転換後の追従性を summary / release summary の両方で detail と trend 付きで追える状態にした。  
* **現在の到達点:**  
  * lightweight benchmark と aggregated suite が通る状態まで実装済みで、Phase 3 の baseline instrumentation と品質 gate は一段完了。  
  * Phase 3 の観測軸は「正答率」だけでなく「誤想起抑制」「話題維持」「想起安定性」まで広がり、release summary 上でも追跡可能になった。  
  * 現在はさらに、direction shift・predictive command integrity・future-state shift tracking まで trend/delta 付きで追跡可能になっている。  
  * より広い ANN 比較、タスク拡張、長期 continual learning の大規模検証は Phase 4 以降の拡張テーマとして継続する。  

### **Phase 4: Scale-out & Continuous Learning (着手済み / 中期)**

* **目標:** 数千万〜億単位のニューロン規模へのスケールアップと、破局的忘却のないオンライン学習の実証。  
* **タスク:**  
  * 動的構造変更（Structural Plasticity）の安定化とスケーラビリティ向上。  
  * LTM (Long-Term Memory) と海馬モジュール間の知識転送・記憶固定化のアルゴリズム強化。  
  * マルチコア・分散環境でのイベントルーティングの最適化と、Rust側の非同期処理の強化。  
  * 限定タスクで確立した高精度化手法を、大規模構成へ移植する。  
* **着手済みの内容:**  
  * `SaraAgent` に `memory_role` / `stability_score` を導入し、semantic / episodic の軽量な役割分担と retrieval stabilization を実装。  
  * `SparseMemoryStore.search()` と `CorticoHippocampalSystem.in_context_inference()` に query metadata ベースの context-aware pruning を追加し、hippocampus / LTM 前段でのノイズ想起抑制を開始。  
  * `SaraInference` の direct memory fuzzy match に suffix continuity・drift penalty を加え、direct memory / hippocampus / LTM の三層で retrieval hygiene を揃え始めた。  
  * Agent / Inference の diagnostics を共通フォーマットへ統一し、安定化内訳を同じ view で保存・表示・評価できる状態にした。  
* **完了条件:**  
  * 精度改善とスケール改善が両立し、継続学習時の品質劣化が許容範囲に収まる。

### **Phase 5: Spiking H-JEPA & Advanced Predictive Coding (中期〜後期)**

* **目標:** 自己教師あり学習による抽象的な潜在空間表現の獲得と、誤差逆伝播に頼らない高次推論（Hierarchical Joint Embedding Predictive Architecture）のSNN上での実現。  
* **背景と意義:** 従来の生成モデルが陥りがちな「ピクセルレベルの厳密な再構成」を避け、SDR（Sparse Distributed Representation: スパース分散表現）を用いた意味的・抽象的な潜在空間での未来予測世界モデルを確立します。  
* **Spiking H-JEPA 進化のステップ:**  
  * **Step 1: 基礎的JEPAモジュールの確立**  
    * オンラインネットワークとターゲットネットワーク間の予測誤差を、STDPによるスパイクタイミング差として定式化し、自律更新する基本アーキテクチャを安定化する。  
    * メタ可塑性（BCM則）や恒常性機構を組み合わせ、ノイズ環境下でも発散しない概念学習を評価する。  
  * **Step 2: 階層化と抽象化**  
    * 上位層からのトップダウン予測と下位層からのボトムアップ観測が局所相互作用する、階層的予測符号化を実装する。  
    * 受容野の拡張に伴い、より抽象度の高い概念をスパイク群として表現できるようにする。  
  * **Step 3: 時空間予測ストリームへの拡張**  
    * 動画・音声など連続ストリームに対応し、未来潜在状態をスパイク到達タイミングと発火頻度で表現する。  
    * SpatioTemporal STDP を用いた自己回帰的推論と統合する。  
  * **Step 4: マルチモーダル統合と能動的推論**  
    * 視覚、聴覚、言語などを共通スパイク潜在空間へ統合し、異種モダリティ間の連想推論を強化する。  
    * 行動計画が未来予測に与える影響を組み込む Active Inference を実装する。

### **Phase 6: Autonomous General Intelligence (長期 / 最終目標)**

* **目標:** 完全に自律的で、多言語環境や物理環境と相互作用しながら自己成長を続ける強いAIの実現。  
* **タスク:**  
  * Spiking H-JEPA で獲得した世界モデルを基盤に、リアルタイム意思決定と Reward-Modulated STDP の実運用を確立する。  
  * 外部環境の言語（英語・日本語・フランス語等）に適応し、自発的に語彙や概念を獲得する多言語基盤を自己組織化する。  
  * エッジデバイスへの完全デプロイと、オンデバイスでの低消費電力な生涯学習（Lifelong Learning）を達成する。

### **Post-Roadmap Direction: Next-Generation Adaptive Intelligence Stack (次期長期構想)**

* **位置づけ:**  
  * 現行の Phase 1-6 が一通り完成した後に進む「次の研究開発段階」です。  
  * 目標は、単なる lightweight assistant の延長ではなく、「少ない電力・少ない教師信号・少ない再学習で環境に適応し続ける脳型AI」へ移行することです。  
  * 方向性は、`Research on next-generation AI learning approaches.md` で整理した知見をベースに、SARA Engine の設計制約（no backprop dependency in runtime, no dense-matrix-first design, no GPU dependency, CPU-first, energy efficient）を守ったまま段階的に実装します。  

#### **次期構想の中核原則**

* **Brute-force scaling を主戦略にしない:**  
  * Transformer の巨大化や大量再学習を主軸にせず、環境適応・継続学習・省電力推論を主戦略に置く。  
* **世界モデルを中心に据える:**  
  * 単なる next-token continuation ではなく、「環境の潜在状態を予測する world model」を中心に据える。  
* **学習の二層化:**  
  * 速い適応は local plasticity / session adaptation / meta-adaptation で処理し、遅い安定化は replay / consolidation / structural plasticity で処理する。  
* **非同期・分業型アーキテクチャ:**  
  * perception, memory, world modeling, planning, action selection を単一巨大モデルに押し込まず、疎結合な協調系として構成する。  
* **ハードウェア整合性:**  
  * 将来の neuromorphic hardware や memristive synapse を見据え、STDP、multilevel synaptic weighting、event-driven routing と整合する設計を優先する。  

#### **次に目指す主要テーマ**

* **1. Meta-Adaptation Layer (少量経験からの高速適応):**  
  * 数回の観測や短い対話から task routing、readout、memory weighting を素早く最適化する。  
  * 勾配ベースの大規模 inner-loop を前提にせず、局所可塑性・可塑性ゲート・重み再配分・readout tuning を中心に設計する。  
  * `SaraInference` / `SaraAgent` の fast path や session memory を、将来は「meta-adaptation の実験場」として拡張する。  
* **2. Continual Learning Substrate (破局的忘却を抑えた生涯学習):**  
  * short-term memory, hippocampus, LTM, replay, consolidation を一体化し、運用中に知識が更新されても古い知識が崩れにくい基盤を作る。  
  * replay data と artifact upgrade 導線を、単なる再構築ツールではなく continual-learning evaluation loop へ発展させる。  
  * structural plasticity を単なる疎な再配線で終わらせず、複数モダリティや複数概念の交点になりやすい assembly へ結合を集約する `hub-neuron / high-order concept node` 形成へ発展させる。  
  * 長期的には preferential attachment に近い局所学習則を検討し、small-world 的な知識リンクを意図的に自己組織化させる。  
* **3. World Model / JEPA-WM Direction (潜在予測中心の知能):**  
  * 観測データをそのまま再生するのではなく、「次にどの潜在状態が来るか」を予測する層を追加する。  
  * Spiking H-JEPA を将来的な核としつつ、その前段として lightweight latent prediction benchmark を導入する。  
  * perception encoder, latent predictor, target state stabilizer, memory-guided planner を分けて実装する。  
  * 将来的には actual future prediction だけでなく、`if A then ... / if B then ...` の counterfactual branch を比較できるようにし、offline replay と仮想経験による world-model refinement へつなげる。  
* **4. AMI-like Modular Autonomy (認知モジュールの協調):**  
  * world model, planner, memory controller, action selector, critic を疎結合にし、1つの巨大モデルに依存しない自己改善ループを構築する。  
  * agent routing は今後、topic routing から「goal-conditioned modular routing」へ進化させる。  
* **5. Neuromorphic Efficiency Path (省電力・実装整合性):**  
  * 多値シナプス重み、STDP、local unsupervised plasticity、event-driven update を継続的に強化する。  
  * 将来の memristor / neuromorphic accelerator 実装を見据え、現在のソフトウェアでも sparse event log, bounded update, low-precision persistence を優先する。  

#### **このリポジトリでの実装順序**

* **Stage A: Evaluation First**
  * meta-learning, continual learning, world-modeling をいきなり本実装せず、先に benchmark と acceptance criteria を定義する。  
  * 追加候補:
    * task-switch adaptation benchmark  
    * long-horizon continual retention benchmark  
    * latent prediction / future-state consistency benchmark  
    * energy-per-success / memory-per-success 指標  
  * **現在の進捗:**  
    * `task-switch adaptation`、`future-state consistency`、`energy efficiency` は benchmark として実装済み。  
    * `adaptive_readiness`、`predictive_readiness`、`efficiency_readiness`、`direction_shift_following` を suite / release summary / trend 比較で継続観測可能にした。  
* **Stage B: Lightweight World Model Prototypes**
  * `SaraInference` / `SpikingLLM` の上に、小さな latent-state predictor を載せる。  
  * 初期段階ではテキストと構造化状態だけを対象にし、画像・音声は後回しにする。  
  * `next step` 提案や topic continuity を、単なる template ではなく future-state prediction で支える方向へ移行する。  
  * **現在の進捗:**  
    * `predictor_state`、`future_state_runtime_state`、`predicted_action`、`predicted_target_state`、`predicted_command` を持つ lightweight world-model proxy を実装済み。  
    * shift-aware next-step response、predictor snapshot 可視化、runtime transition/shift tracking を benchmark / release summary / memory health report で追跡可能にした。  
  * **次の拡張候補:**  
    * 単一路線の future-state prediction に加え、small branching な counterfactual candidate を同時保持し、複数の `predicted_action -> predicted_target_state` を比較する lightweight offline simulation へ広げる。  
* **Stage C: Meta-Adaptation Experiments**
  * session memory や routing diagnostics を使い、短い対話で応答方針が改善される lightweight adaptation loop を追加する。  
  * readout, routing threshold, memory weighting, fallback gate などを、固定値ではなく task-conditioned に調整する。  
* **Stage D: Continual Consolidation**
  * replay data, memory upgrade, health diagnostics, release soak を接続し、継続学習の品質低下を継続監視できるようにする。  
  * active material curation と continual-learning replay をつなぎ、素材管理から学習ループまで監査可能にする。  
  * waking-time の実経験だけでなく、idle time / offline replay を利用した counterfactual consolidation を導入し、現実経験から派生した複数プランの仮想結果を比較学習できるようにする。  
* **Stage E: Modular Cognitive Runtime**
  * planner, memory controller, world model, actor を明示的に分け、非同期に協調させる。  
  * 長期的には single-agent chat runtime から、cognitive module orchestration runtime へ進化させる。  
  * planner / world model 間に counterfactual simulation lane を追加し、「実行中の plan」と「未実行の代替 plan」を並列比較できる runtime へ発展させる。  
* **Stage F: Hardware-Aware Optimization**
  * Rust core と serialization を、future neuromorphic execution を見据えたデータ構造へ最適化する。  
  * multilevel weights, event compression, sparse routing tables, low-precision state persistence を優先対象にする。  

#### **非目標 / 注意点**

* dense Transformer の大規模再学習を主軸に戻さない。  
* GPU 必須の訓練系へ設計を寄せない。  
* 生成品質だけを追って、世界モデル・継続学習・省電力性を犠牲にしない。  
* 「論文の流行そのもの」を追うのではなく、SARA Engine の中核原則に整合する要素だけを採用する。  
* hub formation, counterfactual replay, analogy mapping はいずれも導入候補だが、必ず lightweight benchmark と observability を先行させ、いきなり巨大な汎用実装へ飛ばない。  

#### **完成イメージ**

* 少量の経験から task に適応できる。  
* 長期運用で忘れにくい。  
* 潜在状態の予測を使って、応答や行動の一貫性を上げられる。  
* 複数ドメインの知識を hub-like concept node で短い経路に束ねられる。  
* 実行していない選択肢も offline に比較し、counterfactual simulation で plan を洗練できる。  
* オブジェクト表現と関係表現を分離した binding により、構造的類推と zero-shot generalization を強化できる。  
* world model, memory, planning, action が疎結合に連携する。  
* CPU-first / low-power / event-driven の強みを維持したまま高度化できる。  

## **5\. 実用化に向けての課題 (Challenges for Practical Application)**

SARA Engineを商用レベルや既存のディープラーニング（ANN）の代替として実用化するためには、現在以下の課題を克服する必要があり、これらは上記ロードマップの各フェーズの目標に組み込まれています。

1. **リリース品質の継続的担保 (Phase 2):**  
   * 実験コードと出荷候補コードを混在させない運用、CLI 回帰、soak run、配布メタデータ整合性の維持が必要です。  
2. **従来型ANNに対する学習効率と精度の客観的実証 (Phase 3):**  
   * SNNはエネルギー効率が極めて高い反面、複雑なタスクではDNNやTransformerなどのANNに精度（Accuracy）で劣りやすいという一般的な課題があります。まず限定タスクで「省エネルギー込みで見劣りしない」ことを示す必要があります。  
3. **大規模モデルへのスケーラビリティと分散処理の確立 (Phase 4):**  
   * 現在の基礎的なシミュレータ基盤から、実用的な巨大モデルを動かすための「数千万〜億単位のニューロン規模」へ安定してスケールアップさせる必要があります。マルチコアや分散環境におけるイベントルーティングの最適化が必須です。  
4. **継続的学習（Continual Learning）と記憶の安定化 (Phase 4):**  
   * SNNの強みである「破局的忘却のないオンライン学習」を実証するため、ネットワーク構造を動的に変更する機能（Structural Plasticity）の安定化と、短期・長期記憶間の知識転送アルゴリズムの確立が急務です。  
5. **高次推論とマルチモーダル統合の実現 (Phase 5):**  
   * 視覚・聴覚・言語など複数のモダリティを共通のスパイク空間に統合する仕組みや、連続的な動画・音声といった時空間予測ストリームへ対応する高度なアーキテクチャ（Spiking H-JEPA等）の具現化が必要です。  
6. **エッジ環境での完全な自律動作と生涯学習 (Phase 6):**  
   * エージェント自身の行動計画を組み込んだ能動的推論（Active Inference）を実現し、多様な環境（多言語や物理環境）に適応しながら、オンデバイスで低消費電力に自己成長を続ける「生涯学習（Lifelong Learning）」を完全にデプロイすることが最終的な壁となります。  
