Information Processing Models and Data Analysis Platforms for Multicellular Neurodynamics

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project Area: Multicellular neurobiocomputing
• Project/Area Number: 21H05163
• Research Category: Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Transformative Research Areas, Section (IV)
• Research Institution: Future University-Hakodate
• Principal Investigator: Katori Yuichi 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (20557607)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 加藤 秀行 大分大学, 理工学部, 准教授 (00733510) ; 徳田 慶太 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 講師 (50762176) ; 保坂 亮介 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (80569210)
• Project Period (FY): 2021-08-23 – 2024-03-31
• Keywords: スパイキングニューラルネットワーク / リザバー計算 / 予測符号化 / 強化学習 / ロボット制御

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed and evaluated new computational models that mimic the information processing mechanisms of the brain. Using models that combine spiking neural networks and reservoir computing, we analyzed the information processing characteristics of cultured neural circuits. Additionally, through experiments with continuous-value control in robots and reinforcement learning models utilizing predictive coding, we confirmed the realization of efficient action planning and reduction in learning costs. These findings contribute to the advancement of artificial intelligence and robot control technologies.

Free Research Field

ニューラルネットワーク

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、神経科学と人工知能の融合により、新しい計算モデルの学術的基盤を確立しました。スパイキングニューラルネットワークとリザバー計算を用いた手法は、脳の情報処理メカニズムの理解を深め、効率的な人工知能システムの実現に寄与します。また、ロボットの制御技術の向上により、産業や医療分野での応用が期待され、社会的にも大きな意義を持つ研究成果です。