Project/Area Number |
21K19812
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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 | Advanced Telecommunications Research Institute International |
Principal Investigator |
細谷 晴夫 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主任研究員 (50335296)
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Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (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: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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Keywords | 高次視覚野 / 顔認識系 / 海馬 / 関係性 / モデルベースデータ解析 / 深層生成学習 / 計算モデル / モデル駆動データ解析 / 積計算 |
Outline of Research at the Start |
高次視覚野における「 顔認識系」の計算原理を解明するため、近年の提案者による「混合スパース符号化」理論から出た予測「顔ニューロンの反応が、顔カテゴリを判定する信号と、顔パーツを検出する信号の、積で表される」の実験的検証を、サルの高次視覚野の実験研究者との共同で行う。fMRI-単電極連関実験・データ駆動モデル推定・オンライン実験デザインといった最新の方法論により、顔ニューロンの計算過程を明らかにし、高次視覚野の一般物体表象の謎解明へ向けた突破口としていく。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、サルの高次視覚野における顔認識系の計算理論について、検証実験を進めた。本年度では、主として実験チーム(米国ロックフェラー大学)での実験システム構築にほとんどの時間が費やされた。本実験システムでは、NeuroPixelという最新の多電極デバイスを用いるが、それを実験対象のマカクザルの頭蓋骨に特化したチャンバーの制作などが主な作業内容であった。本年度末にようやく完成し、安定して神経活動計測が行えるようになったため、次年度に実験を完遂できる見通しとなった。理論側では、研究の興味範囲を広げ、海馬の計算方式に基づく人工知能モデルの研究で成果が出た。海馬系に関する近年の「抽象関係構造」仮説に則り、ヒトの実験から着想を得た関係構造学習タスクを考案し、これを実行する学習モデルを開発した。抽象関係を表現するモジュールと抽象状態と具体対象物との対応を記憶するモジュールの2つからなるアーキテクチャを採用し、具体関係データから、抽象的な関係構造を学習するアルゴリズムを考案した。計算機実験により、(1)このモデルが関係構造を正しく学習し、未知のドメインに汎化すること、(2)既存の有力モデル(Transformerなど)がこのタスクを解けないこと、(3)ヒトの行動実験及び海馬系に関するfMRI実験の結果を再現できること、を示した。これらの結果はAI系のトップ会議であるICLRに採択された。
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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
当初の計画よりも高次視覚野の実験の進みが遅かったものの、新規の研究内容で具体きな成果を出すことができた。
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Strategy for Future Research Activity |
高次視覚野の実験システムが完成したので、データ収集を行い、すでに完成している解析プログラムを用いてデータ解析を進め、出版に繋げる。
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