| Project/Area Number |
21K19781
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
船水 章大 東京大学, 定量生命科学研究所, 講師 (20724397)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 身体運動 / 深層学習 / マウス / 機械学習 / 強化学習 / 行動実験 / 神経活動計測 |
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| Outline of Research at the Start |
ロボットが行動を学習する理論として強化学習がある．中脳ドーパミン細胞による強化学習の実装が発見されて以来，脳の意思決定研究は，神経細胞と強化学習の関係を調べてきた．しかし，強化学習は，動物の行動選択を100%説明できるわけではない．本研究は，脳の意思決定モデルの再構築に向けて，深層学習で，マウスの行動選択を予測する．情報学的手法と，マウスの神経活動計測を組み合わせて，脳の意思決定の新因子同定を目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
中脳ドーパミン細胞による強化学習（報酬予測誤差）実装が発見されて以来，脳の意思決定研究は，神経細胞と強化学習の関係を調べてきた．しかし，強化学習は，動物の行動選択を100%説明できるわけではない．本研究は，情報学的手法と，マウスの身体運動計測・神経活動計測を組み合わせて，脳の意思決定の新因子同定を目指した．
本研究は，まず，マウスの身体運動から，マウスの将来の選択行動を予測できるかを検証した．この検証で，これまでに，マウスの身体運動を4，5台のカメラで計測した．前後左右から (前方3台，後方2台)，マウスの身体運動を140 Hzのサンプリングレートで計測した．なお，複数カメラでのビデオ動画の同期では，行動実験中に，一定の間隔で光刺激を提示した．または，マウスの前方のスパウトの前後の動きを，全カメラで計測し，動画を同期させた．
動画から，マウスの主要な身体部位の30または40箇所の軌道を (4台または5台のカメラでそれぞれ計測)，DeepLabCutで抽出した．これらの軌道から，Sparse Logistic Regression (SLR) を用いて，将来のマウスの左右スパウト選択を予測した．6匹のマウス，88セッションのデータを解析した結果，遅くとも2.5秒前の身体運動では，マウスの左右選択を有意に予想できた (linear mixed-effect model, p = 3.9e-10)．今後，SLRの結合荷重の解析で，行動選択に寄与する身体部位を同定する．
さらに，本研究の継続課題として，神経活動から，マウスの行動選択を予測する．行動に寄与する神経活動を同定し，意思決定の新因子同定を目指す．
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Report
(3 results)
Research Products
(8 results)
