Investigation and Application of Chaos Characteristics Observed in Neuronal Population Activity Patterns with a Focus on Temporal Evolution

Research Project

Project/Area Number	25K15273
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61040:Soft computing-related
Research Institution	The University of Tokushima
Principal Investigator	上手洋子徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (80582642)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	西尾芳文徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (80253227)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	カオス / ニューロン信号 / 非線形解析 / リザバーコンピューティング
Outline of Research at the Start	脳の神経回路がどのように形成され、機能するのかを理解することは重要な課題である。本研究では、ニューロン信号のカオス特徴量と情報処理の関係性について明らかにする。まず、ニューロン群活動パターンの時間発展におけるカオス特徴量を求める。実際の生体信号に対してフラクタル次元解析とリアプノフスペクトラム解析を用いて定量化する。次に応用として、カオス特徴量が時間と共に変化するノードを要するリザバーコンピューティングの性能評価を行う。このフェーズでは、リザバーコンピューティングの代表的なモデルであるエコーステイトネットワークのリザバー層のノードにカオス特徴量を応用した場合の情報処理能力について調査を行う。