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巡回因果表現学習による脳の予測行動原理の解明

Publicly Offered Research

Project AreaExtension and validation of unified theories of prediction and action
Project/Area Number 24H02177
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (IV)
Research InstitutionShiga University (2025)
Institute of Physical and Chemical Research (2024)

Principal Investigator

森岡 博史  滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (20739552)

Project Period (FY) 2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Keywords機械学習 / 教師なし表現学習 / 非線形モデル / 因果探索 / 深層学習
Outline of Research at the Start

本研究は生物の認知・予測・行動の背後にある高度なメカニズムの情報科学的な解明を目的とする.脳の情報理論としては自由エネルギー原理などが提案されているが,理論の抽象度が高く,実際に観測される高次元な現象との対応付けは困難である.そのため本研究では,脳・外界・行動のマルチモーダル計測データから,その背後にある抽象表現とその上での情報構造のデータ駆動的な推定を目指す.そのような抽象的な潜在構造の推定とその統一理論などとの対応付により,生物がどのように認知・予測・行動を実現しているのか,その真の理解に迫ることが可能になると期待される.

URL: 

Published: 2024-04-05   Modified: 2025-06-20  

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