Development of a fast causality detection method for large-scale point process data and global network structure estimation

Research Project

Project/Area Number	24K23902
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	1002:Human informatics, applied informatics and related fields
Research Institution	Tokyo University of Science
Principal Investigator	澤田和弥東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (60914041)
Project Period (FY)	2024-07-31 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	点過程 / 因果性検出 / スパイク列 / 脳神経回路 / リザバーコンピューティング
Outline of Research at the Start	脳神経系で観測されるスパイク列と呼ばれる点過程のみから，脳神経回路網の機能的結合を明らかにすることは非常にチャレンジングな課題であり，点過程に対する因果性検出手法が様々提案されている．しかし，従来の点過程に対する因果性検出手法は，大規模な点過程に対して計算量が大きいという問題点がある．そこで本研究では，大規模点過程に対する高速な因果性検出手法の開発及び，大域的なネットワーク構造推定手法の開発を行う．