연구진은 세포 구조부터 유기체 전체에 이르기까지 자기 조직화 과정을 연구하며, 초기 조건에 정보가 전달되는 현상에 주목했어요. 신경세포 자동자(NCA)와 학습된 좌표 기반 패턴 생성기(SIREN)를 결합하여 초기 패턴과 자기 조직화 규칙을 동시에 학습하는 모델을 개발했어요.
정보 이론적 분석 결과, 초기 패턴은 목표를 단순하게 근사하는 것이 아니라 발달 역학을 편향시켜 수렴을 촉진하는 역할을 하는 것으로 나타났어요.
연구 결과, 초기 패턴과 자기 조직화 과정을 함께 학습하면 순수한 자기 조직화 방식보다 강건성, 인코딩 용량, 대칭성 깨기의 성능이 향상되는 것을 확인했어요.