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Creating neuromorphic artificial intelligence using reverse engineering of generative models

Planned Research

Project AreaExtension and validation of unified theories of prediction and action
Project/Area Number 23H04973
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (IV)
Research InstitutionInstitute of Physical and Chemical Research

Principal Investigator

磯村 拓哉  国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, ユニットリーダー (50802972)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2028-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥108,810,000 (Direct Cost: ¥83,700,000、Indirect Cost: ¥25,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥19,890,000 (Direct Cost: ¥15,300,000、Indirect Cost: ¥4,590,000)
Fiscal Year 2024: ¥24,440,000 (Direct Cost: ¥18,800,000、Indirect Cost: ¥5,640,000)
Fiscal Year 2023: ¥21,710,000 (Direct Cost: ¥16,700,000、Indirect Cost: ¥5,010,000)
Keywords自由エネルギー原理 / 能動的推論 / 生成モデル / リバースエンジニアリング / 脳型人工知能
Outline of Research at the Start

本研究では、我々が近年開発したリバースエンジニアリング手法に基づき、様々な生物種の神経活動データを統一的に説明・予測可能な普遍的な生成モデル「基盤脳モデル」を創出する。この基盤脳モデルは自由エネルギー原理に従う脳型人工知能であり、原理的には、様々なタスク下の神経活動や行動を予測できると期待される。予測が可能であるかをテストすることで自由エネルギー原理や能動的推論の妥当性の検証を行い、予測と行動の統一理論の構築を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、神経回路の自己組織化原理の解明のため、我々が近年提唱した「リバースエンジニアリング」手法に基づき、様々な生物種の神経活動データを統一的に説明・予測可能な普遍的な生成モデル「基盤脳モデル」を創出する。この基盤脳モデルは自由エネルギー原理に従う脳型人工知能であり、原理的には、様々なタスク下の神経活動や行動を予測できると期待される。予測が可能であるかをテストすることで自由エネルギー原理や能動的推論、ベイズ力学の妥当性の検証を行い、予測と行動の統一理論の構築を目指す。
初年度である本年度は、主たる業務として研究実施体制の構築および基盤技術の整備を行なった。「統一理論」領域の目標達成には、実験班が取得する神経細胞の活動データから神経回路がどのように外界を知覚しているかを表す生成モデルを推定する必要がある。我々が示した標準的な神経回路の活動・可塑性と部分観測マルコフ決定過程(POMDP)の下での変分ベイズ推論の等価性に基づき、神経活動データから神経生理学的に妥当なコスト関数を計算し、それと等価な自由エネルギーを与える生成モデルをリバースエンジニアリングするプログラムを実装した。
また得られた生成モデルと自由エネルギーから理論的に予想されるシナプス可塑性の式を導出し、神経回路の自己組織化(学習)の予測を行うプログラムを実装した。本手法をラット大脳皮質由来培養神経回路の活動データに適用し、培養神経回路の自己組織化を定量的に予測できることを示すことで、自由エネルギー原理の実験的検証を行い、論文で報告した(Isomura et al., Nature Communications, 2023)。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

初年度の目標である、基盤技術となる解析プログラムの整備が順調に進んだ。神経回路の活動を生成モデルに基づく外界のベイズ推論として解釈できることを実証する研究について足掛かりとなる重要な成果を得た。

Strategy for Future Research Activity

上記の検証方法を用いて自由エネルギー原理が多様な動物の知覚・行動・学習を説明可能かを検証するため、ゼブラフィッシュやマウスの学習過程における神経活動の解析を進める。また、自由エネルギー原理を発展させた理論である「ベイズ力学」を、一般的な力学系やチューリングマシンに適用し、それらの自己組織化を説明・予測するための理論的枠組みの構築を進める。

Report

(1 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2024 2023 Other

All Int'l Joint Research (2 results) Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Invited: 5 results) Remarks (2 results)

  • [Int'l Joint Research] University College London(英国)

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Int'l Joint Research] Monash University(オーストラリア)

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Journal Article] Federated inference and belief sharing2024

    • Author(s)
      Friston Karl J.、Parr Thomas、Heins Conor、Constant Axel、Friedman Daniel、Isomura Takuya、Fields Chris、Verbelen Tim、Ramstead Maxwell、Clippinger John、Frith Christopher D.
    • Journal Title

      Neuroscience & Biobehavioral Reviews

      Volume: 156 Pages: 105500-105500

    • DOI

      10.1016/j.neubiorev.2023.105500

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Experimental validation of the free-energy principle with in vitro neural networks2023

    • Author(s)
      Isomura Takuya、Kotani Kiyoshi、Jimbo Yasuhiko、Friston Karl J.
    • Journal Title

      Nature Communications

      Volume: 14 Issue: 1 Pages: 4547-4547

    • DOI

      10.1038/s41467-023-40141-z

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] 自己組織化系のベイズ力学2024

    • Author(s)
      磯村拓哉
    • Organizer
      定量生物学の会 第十一回年会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 古典・神経・量子システムにおけるベイズ力学2024

    • Author(s)
      磯村拓哉
    • Organizer
      第71回応用物理学会春季学術講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] Canonical neural networks for shared intelligence - an active inference modelling2023

    • Author(s)
      Takuya Isomura
    • Organizer
      3rd Applied Active Inference
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 知覚・行動・社会的知能の理論としてのベイズ力学2023

    • Author(s)
      磯村拓哉
    • Organizer
      第33回 日本神経回路学会全国大会 サテライトシンポジウム
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] Canonical neural network model for simulating prism adaptation2023

    • Author(s)
      吉原めぐみ、磯村拓哉
    • Organizer
      第33回 日本神経回路学会全国大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] Canonical neural networks for shared intelligence - an active inference modelling2023

    • Author(s)
      Takuya Isomura
    • Organizer
      Chubu University CMSAI International Symposium
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Experimental validation of the free-energy principle with in vitro neural networks2023

    • Author(s)
      Takuya Isomura
    • Organizer
      CRNL Workshop - Spotlight on brain organoids
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Remarks] 脳型知能理論研究ユニット(磯村 拓哉)

    • URL

      https://cbs.riken.jp/jp/faculty/t.isomura/

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Remarks] Takuya Isomura, Brain Intelligence Theory Unit

    • URL

      https://cbs.riken.jp/en/faculty/t.isomura/

    • Related Report
      2023 Annual Research Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2025-04-17  

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