본 논문은 뇌 기능의 예측 메커니즘을 이해하기 위해 에너지 기반 모델(EBM)을 사용하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 계층적 구조의 EBM과 연속적 매력자 신경망(continuous attractor neural network)을 통합하여 생물학적으로 타당한 예측 모델을 구축하였습니다. 이 모델은 눈 움직임, 환경 내 움직임, 머리 회전, 정적 관찰 등 다양한 행동에 대한 예측을 수행하며, 학습된 환경뿐만 아니라 보지 못한 환경에 대해서도 합리적인 예측을 제공합니다. 여러 작업에서 기계 학습 방법과 유사한 성능을 보이며, 신경 시스템이 예측을 수행하는 방식에 대한 이해를 돕는 것을 목표로 합니다.
