Reinforcement learning on Caenorhabditis elegans
Project/Area Number |
20K21805
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
飯野 雄一 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (40192471)
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Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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Keywords | 線虫C.elegans / 強化学習 / 学習 / Brain-machine interface / 化学走性 / 線虫 / C. elegans / オプトジェネティクス / 走性行動 / MDN-RNN |
Outline of Research at the Start |
本研究計画では、強化学習を用いて生物機能を向上させる方法論を開発する。そのために、体制が単純で試験的な研究に適した線虫C. elegansを用い、強化学習を用いて機械学習を行うことにより、線虫の学習能力を制御することを試みる。コンピュータは強化学習により、線虫を目的の場所に向かわせるための刺激を学習する。さらに、線虫の学習能力を高める刺激を学習する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、コンピュータに強化学習により、線虫を目的の場所に向かわせるための刺激を学習させることを目的とした。後退を引き起こすASH神経に光遺伝学プローブ(ChR2)を発現させて、行動を記録しつつ機械が決定したタイミングで光刺激をし、後解像度を高く撮影した。このデータを使い、線虫の姿勢も含めて行動のモデル化を行なった。線虫の姿勢は主成分分析により、主要な5つの姿勢の線形結合として表現できることが知られている。この係数(a1;a5)の時系列を確率的生成モデル、MDN-RNN(混合正規分布-自己回帰ニューラルネットワークモデル)に学習させた。これにより、線虫行動の時系列が自動的に生成でき、さらに、混合正規分布で行動が自動的に分類されていることが分かった。このモデルをバーチャル線虫とし、その線虫に対して光刺激をコンピューターが行い、強化学習により設定したゴールに向かうよう学習を行わせた。その結果、学習により目的地に達することがよりよくできるようになることが確認された。次に再度実線虫に戻り、コンピュータが学習したタイミングで光刺激を行ったところ、実際の線虫はやはり設定したゴールに向かう傾向が見られた。以上より、線虫シミュレータが得られたことに加え、強化学習により、よりよい学習が得られたことが成果として挙げられる。
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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
強化学習の系が成功したため。
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Strategy for Future Research Activity |
これまでの問題点として、線虫の中心線を正確に決めることが困難なため、線虫が丸まった姿勢をとったときには姿勢データが取れていなかった。中心線取得は過去に発表されたいずれの報告でも完全ではなかった。そこで、線虫連続画像から正確に中心線を得る方法を開発し、その結果をMDN-RNNに学習させることを試みたい。
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Report
(3 results)
Research Products
(15 results)
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[Journal Article] Neuron ID dataset facilitates neuronal annotation for whole-brain activity imaging of C. elegans2020
Author(s)
Yu Toyoshima, Stephen Wu, Manami Kanamori, Hirofumi Sato, Moon Sun Jang, Suzu Oe, Yuko Murakami, Takayuki Teramoto, Chanhyun Park, Yuishi Iwasaki, Takeshi Ishihara, Ryo Yoshida & Yuichi Iino
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Journal Title
BMC Biology
Volume: 18
Issue: 1
Pages: 30-30
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] Molecules and neural network underlying salt preference2022
Author(s)
Shingo Hiroki, Hirofumi Sato, Yu Toyoshima, Llian Mabardi, Hikari Yoshitane, Hinako Mitsui, Manami Kanamori, Chie Umatani, Shinji Kanda, Mashiro Tomoioka, Koichi Hashimoto, Hirofumi Kunitomo, Yoshitaka Fukada, Takeshi Ishihara & Yuichi Iino
Organizer
CeNeuro2022(C. elegans Topic Meeting: Neuronal Development, Synaptic Function and Behavior)
Related Report
Int'l Joint Research
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Organizer
CeNeuro2022 (C. elegans Topic Meeting: Neuronal Development, Synaptic Function and Behavior)
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Int'l Joint Research / Invited
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