RCNNの情報エンコーディング特性を活用することで、動的な環境下での物体認識などの課題に取り組むことが可能です。RCNNは定数刺激を周期的なスパイク列としてエンコードし、周期的な刺激をカオスなスパイク列としてエンコードします。この情報エンコーディング特性は、生物学的なニューロンネットワークと同様の特性を持ち、動的な環境下での物体認識においても優れた性能を発揮します。RCNNは確率的なニューロン応答とディスクリートな情報伝達を組み合わせることで、変化する環境に適応し、高い柔軟性と信頼性を持つ情報処理を実現します。