| Project Area | Extension and validation of unified theories of prediction and action |
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| Project/Area Number |
23H04978
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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 (IV)
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| Research Institution | Institute of Science Tokyo |
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Principal Investigator |
小松 三佐子 東京科学大学, 総合研究院, 特任准教授 (00525545)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高司 雅史 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, 客員研究員 (10598080)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥103,350,000 (Direct Cost: ¥79,500,000、Indirect Cost: ¥23,850,000)
Fiscal Year 2026: ¥19,760,000 (Direct Cost: ¥15,200,000、Indirect Cost: ¥4,560,000)
Fiscal Year 2025: ¥19,890,000 (Direct Cost: ¥15,300,000、Indirect Cost: ¥4,590,000)
Fiscal Year 2024: ¥19,890,000 (Direct Cost: ¥15,300,000、Indirect Cost: ¥4,590,000)
Fiscal Year 2023: ¥24,050,000 (Direct Cost: ¥18,500,000、Indirect Cost: ¥5,550,000)
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| Keywords | マーモセット / ECoG / 皮質脳波 / 能動的推論 / 予測符号化 / デジタル脳 |
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| Outline of Research at the Start |
生物の予測と行動を脳が実現する際の情報処理に関わる統一理論を開拓・検証するために、予測情報処理および予測に基づく生成モデルの更新がサル大脳皮質でどのように行われているのかを検証します。（I）感覚情報に基づく予測符号化の脳内メカニズムを検証するための受動的視覚・聴覚刺激提示、および（II）環境への能動的推論を伴う学習課題について、サルから前頭葉を含む大脳皮質広域の神経活動を同時計測して、理論検証および種間比較を通して脳内情報処理の統一的理解を目指します。
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々は、時々刻々と入力される刺激に対し、絶え間なく汎化と予測を行い行動を適応させている。これらを実現する過程で脳内では自己組織的に回路の再編が起こっていると考えられ、普遍的計算論的モデルとして「予測符号化」や「能動的推論」などの枠組みが提案されている。近年ではこのようなモデルを機械学習に適用し大規模データ解析に大きな進展がみられていが、脳内での実装についてはまだ不明な点が多く、とくに全脳レベルで学習前後の回路の更新がどのように行われているかについてはほとんどわかっていない。本研究では、生物の予測と行動を脳が実現する際の情報処理に関わる統一理論を開拓・検証するために、予測情報処理および予測に基づく生成モデルの更新がサル大脳皮質でどのように行われているのかを検証する。（I）感覚情報に基づく予測符号化の脳内メカニズムを検証するための受動的視覚・聴覚刺激提示、および（II）環境への能動的推論を伴う学習課題について、サルから前頭葉を含む大脳皮質広域の神経活動を同時計測し、理論検証および種間比較を通して脳内情報処理の統一的理解を目指す。
2024年度は前年度に引き続き予測符号化の脳内メカニズムを明らかにするための新規神経活動データの取得、解析の深化を進めた。具体的には異なる感覚モダリティ間で予測符号化の処理様式に違いがあるかどうかの検証、高次聴覚予測に関するヒト・マーモセットでの種間比較を進め、論文準備中である。さらに、自由行動中のマーモセットに学習課題を行わせ、学習前から後までのデータを同一個体で縦断的に取得する環境を整えた。これによりマーモセット大脳皮質広域での生成モデルが学習の過程でどのように変化するのかを検証することが可能になる。
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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
予測符号化の脳内メカニズムについて、異なる感覚モダリティ間で予測符号化の処理様式の共通点、相違点を見出し論文の準備を進めた。また、自由行動中のマーモセットへ適用する学習課題の開発についても順調に推移した。昨年度スタートした英国ケンブリッジ大学との国際共同研究も進展し、博士の学生を受け入れ指導を行った。さらに、国内共同研究グループとの共同研究で皮質脳波をシミュレートするニューラルネットワークであるデジタル脳シミュレータの開発を行い論文として出版された。
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| Strategy for Future Research Activity |
2025年度は引き続き予測符号化の脳内メカニズムを明らかにするための新規神経活動データの取得、解析の深化を進め、異なる感覚モダリティ間で予測符号化の処理様式に違いについての論文化、高次聴覚予測に関するヒト・マーモセットでの種間比較について更なる解析を進める計画である。さらに、複数の自由行動中のマーモセットには学習課題を行わせ、学習前から後までのデータを同一個体で縦断的に取得する。これによりマーモセット大脳皮質広域での生成モデルが学習の過程でどのように変化するのかを検証することが可能になる。
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