| Project Area | Deciphering and Manipulating Brain Dynamics for Emergence of Behaviour Change in Multidimensional Biology |
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| Project/Area Number |
22H05159
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (III)
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山川 宏 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 主幹研究員 (00417495)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷口 彰 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (70831387)
田和辻 可昌 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (40804505)
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| Project Period (FY) |
2022-06-16 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥74,360,000 (Direct Cost: ¥57,200,000、Indirect Cost: ¥17,160,000)
Fiscal Year 2025: ¥16,640,000 (Direct Cost: ¥12,800,000、Indirect Cost: ¥3,840,000)
Fiscal Year 2024: ¥14,430,000 (Direct Cost: ¥11,100,000、Indirect Cost: ¥3,330,000)
Fiscal Year 2023: ¥14,170,000 (Direct Cost: ¥10,900,000、Indirect Cost: ¥3,270,000)
Fiscal Year 2022: ¥14,430,000 (Direct Cost: ¥11,100,000、Indirect Cost: ¥3,330,000)
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| Keywords | BRA駆動開発 / 全脳アーキテクチャ / ヒト脳型AI / 解釈可能性 / 脳参照アーキテクチャ / 仮説的コンポーネント図 / 機能実現グラフ / 脳情報フロー図 / SCID法 / 全脳参照アーキテクチャ / 統合分散実行環境 / BRA editorial system / 脳情報フロー |
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| Outline of Research at the Start |
本領域の他班による神経科学実験における脳内関心領域の解剖学的構造を抽出し、脳情報フロー(BIF)というデータ形式で一元的に格納する。次に、BIFおよび実験で得られた神経活動を制約として参照しつつ、特定の行動変化における課題毎にその解決に必要な機能を体系的に分解した仮説的コンポーネント図(HCD)を作成する。他班の一部の実験については、HCDを参照して実装した脳内ソフトウエアの挙動を、対応する実験課題を表現した仮想環境での行動・神経活動データと比較することで、HCDの妥当性を検証する。そして、BIFに記載された行動変容に関する複数のHCDの比較を通じて、普遍性の高い行動変容に関する知見を得る。
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳情報フロー(Brain Information Flow, BIF)データの構築プロジェクトは昨年から本格的に始動した。大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)の積極的な活用を通じて、これまでに約250本の学術論文から得られたデータをBDBRAデータベースに組み込んで蓄積してきた。このデータ登録プロセスでは、情報の信憑性を確保するための評価技術の開発と実装に重点を置いた。BIFデータの一部として人間の新皮質における領野間の階層的な接続構造を推定する作業も進められた。
仮説的コンポーネント図(Hypothetical Component Diagram, HCD)の開発においては、LLMを利用して、HCDが要求する計算機能の検証と設計プロセスの自動化を効率的に進めるための基盤を整備した。この過程で、関連する計算機能に対するオントロジーの検討を行い、それに基づいて脳参照アーキテクチャ(Brain Reference Architecture, BRA)のデータ形式を再検討しました。また、神経科学者を含む研究者がデータを容易に作成できるように、詳細なマニュアルの整備した。さらに、脳型LLMを用いて情感豊かなインタラクションを実現するための研究ロードマップを提案し、特に扁桃体の恐怖や動機付けに関わるメカニズムに焦点を当ててBRAデータを構築した。
BRAデータを公開するためのプラットフォームであるBRAESについては、新たにバージョンアップされたBRAデータに適応できるよう改修作業が進められた。新バージョンで機能階層の構造を扱うための記述方法があらたに定式化されている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
脳情報フロー(BIF)データの構築は、データの取得により、基礎的なデータとして着実に蓄積が進んでいる。仮説的コンポーネント図(HCD)の構築についても、BRAデータ形式の再検討が進み、HCDの構築がより円滑に進むことが期待される。BRAデータの公開についても、改修作業は予定通りに進んでおり、近いうちにBRAデータの公開が可能になる見込みである。以上のように、各項目の進捗状況は良好であり、プロジェクト全体として順調に進んでいると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
自動化された脳情報フロー(BIF)データの構築手段を活用し、脳全体にわたり可能な限り広範に解剖学的な情報を取り込んで、データ化を進める。
仮説的コンポーネント図(HCD)の構築については、洗練の進んだBRAデータを基盤として、LLMを利用した計算機能の検証と設計の自動化を本格的に進める。
さらに、いくつかの脳器官についてHCDに基づいたソフトウエア開発を行う。
またデータ論文を投稿するためのワークショップを定期的に開催することで、BRAデータの公開を本格化する。
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