Development of High-Efficiency Artificial Intelligence Based on Brain Attention Mechanisms: Incorporating the Locus Coeruleus System into Reservoir Computing Models

• Project/Area Number: 25K03198
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Chiba Institute of Technology
• Principal Investigator: 信川 創 千葉工業大学, 情報変革科学部, 教授 (70724558)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡辺 英治 基礎生物学研究所, 神経生理学研究室, 准教授 (30250252) ; 西村 治彦 大和大学, 情報学部, 教授 (40218201) ; 白間 綾 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 児童・予防精神医学研究部, 室長 (50738127)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2025: ¥13,520,000 (Direct Cost: ¥10,400,000、Indirect Cost: ¥3,120,000)
• Keywords: 脳波 / 瞳孔 / スパイキングニューラルネットワーク / リザバーコンピューティング / 神経ネットワークダイナミクス

Outline of Research at the Start

極めて高い効率性を有する脳は，リソースの集中のために注意制御を担う青斑核(LC)-ノルアドレナリン(NE)神経系によって，大脳の領野を選択的に活性化させる．この機構は高い学習効率を有するリザバーコンピューティング(RC)の更なる効率化への応用が期待できる．本研究では，近年深層学習に迫る性能を示す一方，計算コストの増大が懸念されるリカレントニューラルネットワークを複数配置したマルチリザバー機構に対して，LC-NE神経系の注意機構の導入による高効率な革新的マルチリザバーの開発を行う．これによりエッジ人工知能の実用に耐え得るRC機構の確立を目指す．