Understanding Top-Down Mechanisms in the Dynamics of Contextual Memory and Learning

• Project/Area Number: 25K03189
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Basic Section 60030:Statistical science-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Chubu University
• Principal Investigator: 塚田 啓道 中部大学, AI数理データサイエンスセンター, 准教授 (40794087)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池口 徹 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (30222863) ; 毛内 拡 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 助教 (90708413) ; 塚田 稔 玉川大学, 脳科学研究所, 客員教授 (80074392) ; 奈良 重俊 岡山大学, 環境生命自然科学研究科, 特命教授 (60231495)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2026: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2025: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000)
• Keywords: 時空間学習則 / 文脈学習 / 海馬 / フラクタル / 情報圧縮

Outline of Research at the Start

人間の脳は時々刻々と変化する自然界の大容量同時並列的な文脈情報を、限られた記憶ネットワーク空間に効率的に情報圧縮し学習・記憶する情報処理機能を持っていることである。これらの情報処理は、人間の“注意”や“意識”、“感情”に代表されるトップダウン情報を巧みに利用することで実現可能となっている。本研究課題では、文脈情報（時間順序の情報）の識別能力が非常に高く、感情と密接に関係する“揺らぎ情報”に敏感に応答する時空間学習則（STLR）の情報処理原理を突破口として、文脈学習の情報圧縮機能を初めとした脳の新たな文脈情報処理メカニズムを理論と実験の融合研究から明らかにする。