Population coding through dendritic computation of higher-order statistics

• Project/Area Number: 25K03085
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related; Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 島崎 秀昭 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50587409)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2029: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2028: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2027: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2025: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
• Keywords: 高次相関 / 非線形性 / スパース活動

Outline of Research at the Start

現代のニューラルネットワークを用いた人工知能技術は，入力の高次の統計的特徴に反応する非線形ニューロン素子を持ち，高次の関係性（高次相関）を通じて高い記憶容量を実現する現代的ホップフィールドネットワークとして理解されつつある．一方で，脳の神経細胞も入力の高次の特徴量に反応し，高次相関を伴うスパースかつ多様な集団活動を示すことが知られている．本研究では，こうした特徴的な集団活動を生む神経細胞の樹状突起上の非線形演算機構を明らかにし，スパイクイベントに基づく符号化モデルを構築することで，脳と人工知能モデルの差異と共通原理を明らかにする．