認知タスクは、共有された神経プロセスと特化された神経プロセスによって組織されている。マスク付きfMRI再構成は、タスク状態間の転移関係を定量化するための共通の自己教師あり目的を提供するが、既存の再構成ベースのタスクノミーは主に単一のソースタスクからターゲットへの一対一転移を研究してきた。最近arXivに投稿された論文では、fMRI認知タスクノミーを単一ソース転移からマルチソース転移へと拡張し、Human Connectome Project（HCP）の23のタスク状態を対象に、ブール整数計画法（BIP）を用いて予算制約下のタスク割り当てを分析している。本研究はJunfeng Xia、Wendu Li、Mengjiao Zhang、Jie Guoによって2026年6月24日に提出された。
研究チームは合計1,127のタスク特異モデルと転移モデルを訓練した。単一ソース転移の分析では、転移が方向性を持ち、パラダイム構造に影響されることが示された。運動状態は運動パラダイム内で良好に転移するが、ほとんどの非運動ターゲットに対しては限定的な支援しか提供しない。この結果は、共有された感覚運動実行システムと効果器特異的な表象の仮説と一致する。言い換えれば、運動タスク間の神経表象の類似性が高いため、ある運動タスクから学習した特徴を別の運動タスクへ効果的に転移できるが、その優位性は認知タスクへは及びにくい。
しかし、マルチソース転移に目を向けると状況はより複雑になる。マルチソース転移の性能はソースセットの構成に依存し、多対一のタスク関係はペアワイズなタスクノミーだけでは完全には捉えられないことを意味する。この発見は、認知タスクの組織を理解する上で、二つのタスク間の転移関係だけでなく、複数のソースタスクの組み合わせを考慮することの重要性を強調している。
さらに、限られた監督予算の下でタスクを最適に割り当てる方法を分析するため、研究者らはブール整数計画法を使用した。異なる監督予算の下で、BIPは繰り返し、いくつかの0-backおよび2-backワーキングメモリ状態に直接監督を割り当てた。注目すべきは、これらの状態が常に最強の個別ソースではないという点である。このパターンは、ワーキングメモリタスクにおける知覚、注意、実行プロセスの統合を反映しており、グローバル割り当て目的の下で高い優先度を持つタスクとなっている可能性がある。
総合すると、これらの発見は、パラダイムを超えて限定的な運動クラスタと、特定のグローバル割り当て目的の下で高い優先度を持つワーキングメモリ状態を明らかにしている。本研究は、再構成ベースのfMRIタスクノミーを一対一転移から多対一のタスク関係および予算制約下のタスク依存関係へと進展させ、認知タスクの神経組織を理解するための新たな視点を提供する。論文はコンピュータビジョンとパターン認識（cs.CV）およびニューロンと認知（q-bio.NC）の分野に属し、全文はarXivで入手可能である。