이 논문은 제한된 지각 대역폭 아래에서 여러 신체적 요구를 동시에 충족해야 하는 생물학적 시스템의 자원 배분 문제를 능동추론 기반 채집 에이전트로 연구했다. 에이전트는 매 단계 자신의 신체상태 믿음을 읽고 가장 필요한 채널을 식별해 고정된 내수용성 정밀도 예산을 그쪽으로 재배분함으로써, 동일한 정밀도 기반 우도가 믿음 갱신과 계획 모두에 반영되도록 했다. 4채널 채집 그리드월드 AffectWorld에서 이 선택적 배분은 동일 예산의 균일 정밀도 에이전트 대비 학습 단계 생존율을 두 배 이상 높였다(11개 배치, 시드 32개 기준 0.414 대 0.199, p≤10^-4). 이 효과는 지각뿐 아니라 계획을 통해서도 발생하며 필요에 맞게 정렬될 때 가장 크고, 주목받은 채널은 자체 동역학을 약 두 배 빠르게 학습해 동일 관측 수에서도 앞서는 결과를 보였다.

• •능동추론 기반 채집 에이전트가 제한된 지각 대역폭 하 복수의 신체적 요구를 배분하는 문제를 연구
• •가장 필요한 채널로 고정 내수용성 정밀도 예산을 재배분해 믿음 갱신과 계획 모두에 반영
• •4채널 AffectWorld에서 선택적 배분이 균일 정밀도 대비 생존율 2배 이상 향상(0.414 vs 0.199)
• •계획에서 정밀도를 차단하면 효과의 절반이 사라져 계획을 통해도 이익이 발생함을 확인
• •주목받은 채널은 자체 동역학을 약 2배 빠르게 학습하며 동일 관측수에서도 앞서감