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2022 Fiscal Year Annual Research Report

Analysis of Behavior Change Using Brain Reference Architecture

Planned Research

Project AreaDeciphering and Manipulating Brain Dynamics for Emergence of Behaviour Change in Multidimensional Biology
Project/Area Number 22H05159
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

山川 宏  東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00417495)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 田和辻 可昌  早稲田大学, データ科学センター, 講師(任期付) (40804505)
谷口 彰  立命館大学, 情報理工学部, 講師 (70831387)
Project Period (FY) 2022-06-16 – 2027-03-31
Keywords全脳参照アーキテクチャ / 統合分散実行環境 / BRA editorial system
Outline of Annual Research Achievements

脳情報フロー(BIF)データとは、脳参照アーキテクチャ(BRA)の一部であり、脳のメゾスコピックレベルの解剖学的構造における情報の流れを記述するものです。しかしながら、人手で構築することは工数的に困難であるため、その構築作業の効率化を目指しています。本年度の前半期においては、主に論文中の図面から読み取る方法を検討しました。これによると、フローチャートの様に分析しやすい図面については抽出可能であることを確認できました。
統合分散実行環境に関しては、脳におけるアクティブビジョンの機能をBRAデータ化し、主に強化学習の仕組みに基づいて実装しました。これが、視線移動タスクにおいて脳と同様の計算機構で実行可能であることを確認しました。今後はこれを発展させて、BRAで構築したアーキテクチャによって、ヒトが解決可能な眼球運動に関する様々なタスクを実行できる可能性があります。
さらに、BRA駆動開発によって作成したBRAデータの登録、審査、公開を一貫した手順で行うためのシステムとしてBRA Editorial System(BRAES)と公開用のポータルサイトを作成を行いました。これは、学術雑誌における査読管理システムに似たものですが、特に、BRAデータに特化したものです。この作成のためにまず、BRAデータの投稿・審査を中心とする共同作業フローを分析しました。さらにBRAESを利用するためのユーザマニュアルや、実装した環境を移行するための手順書なども作成しました。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

BIF構築においては、メゾスコピックレベルの脳器官の間の投射情報を得ることが最も重要な課題となります。計画時点では、この情報取得の半自動化は、解剖学的記述のある神経科学論文中の図面に基づいて行うことが効率的であると考えられていました。しかしながら、本年度後半から大規模言語モデル(LLM)を利用することが可能となりました。実際にLLMを用いて、論文の文章から必要な情報を抜き出す試みを行ったところ、その可能性が見いだせてきている。この方針変更のため、現時点では実用的なBIFデータの構築はあまり進んでいません。しかしながら、来年度以降において、その構築を大きく加速できるものと思われます。
統合分散実行環境の改善として、また、「BriCAコア」とは、機械学習器を含む様々な計算モジュールを多数結合してBriCAコアを用いた実装を進めました。BriCAは認知アーキテクチャとして実行するためのソフトウエアフレームワークです。主にその使い勝手を向上させるためにPortの次元数を外から指定できるよう修正するなどを行いました。
当初計画では、BRAデータの公開にむけた活動は、本計画の後半で行う予定でした。しかしながら、BRAデータの一部である仮説的コンポーネント図(HCD)の構築は多くの工数を要する作業であるため幅広く研究者の協力を得られる形にするのがよいと判断しました。このために大幅に前倒しを行い、初年度に、初期バージョンとしてBRAESとポータルサイトを完成しました。今後は、このサイトを運用しつつ、将来的には必要に応じてシステムのバージョンアップをはかる予定です。

Strategy for Future Research Activity

今後においてBIFデータの構築については、本年において見通しが得られた大規模言語モデルの活用を本格的に進めるが、同時にその信憑性を評価するための技術的な工夫を行う予定です。
また、HCDデータの構築については、BRAデータの投稿サイトを利用して広く研究者からの投稿を促進するとともに、大規模言語モデルを活用してその構築を効率化する方法についても探ってゆく予定です。
脳型ソフトの開発については、主に、既にBRAが作成されている脳領域(海馬体、扁桃体など)を中心に、実装を試すことで、HCDに基づく実装の実現可能性について知見を蓄積し、HCD記述の改良などを行う予定です。
BRAデータの公開については、BRAESを利用して、既存のデータの審査を進めることや、学術研究会などにおいてデータ投稿を推進することでHCDの蓄積を行う予定です。

  • Research Products

    (7 results)

All 2022 Other

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (4 results) Book (1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Hippocampal formation-inspired probabilistic generative model2022

    • Author(s)
      Taniguchi Akira、Fukawa Ayako、Yamakawa Hiroshi
    • Journal Title

      Neural Networks

      Volume: 151 Pages: 317~335

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2022.04.001

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 大脳皮質の標準領野間ラミナ投射パターンの抽出.2022

    • Author(s)
      鈴木雄大, 田和辻可昌 & 山川宏.
    • Organizer
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
  • [Presentation] 恐怖条件付けにおける消去学習と回復を実現する扁桃体の相互抑制機構を考慮した機能仮説2022

    • Author(s)
      宮本竜也, 田和辻可昌 & 山川宏.
    • Organizer
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
  • [Presentation] The great crossword: Potential for rapid progress in understanding the function of the entire brain2022

    • Author(s)
      Tawatsuji, Y., Fukawa, A., Arakawa, N., Takahashi, K. & Yamakawa, H.
    • Organizer
      Neuro 2022
  • [Presentation] Describe the comprehensive neural circuitry around the amygdaloid complex as data2022

    • Author(s)
      Miyamoto, T., Tawatsuji, Y. & Yamakawa, H.
    • Organizer
      Neuro 2022
  • [Book] 認知科学講座4 心をとらえるフレームワークの展開2022

    • Author(s)
      横澤 一彦
    • Total Pages
      272
    • Publisher
      東京大学出版会
    • ISBN
      978-4-13-015204-4
  • [Remarks] BRA Data Portal Site

    • URL

      https://sites.google.com/wba-initiative.org/braes/

URL: 

Published: 2023-12-25  

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