2023 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of Behavior Change Using Brain Reference Architecture
| Project Area | Deciphering and Manipulating Brain Dynamics for Emergence of Behaviour Change in Multidimensional Biology |
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| Project/Area Number |
22H05159
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山川 宏 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 主幹研究員 (00417495)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田和辻 可昌 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (40804505)
谷口 彰 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (70831387)
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| Project Period (FY) |
2022-06-16 – 2027-03-31
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| Keywords | 脳参照アーキテクチャ / 仮説的コンポーネント図 / 全脳アーキテクチャ / 脳情報フロー図 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳情報フロー(Brain Information Flow, BIF)データの構築プロジェクトは昨年から本格的に始動した。大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)の積極的な活用を通じて、これまでに約250本の学術論文から得られたデータをBDBRAデータベースに組み込んで蓄積してきた。このデータ登録プロセスでは、情報の信憑性を確保するための評価技術の開発と実装に重点を置いた。BIFデータの一部として人間の新皮質における領野間の階層的な接続構造を推定する作業も進められた。
仮説的コンポーネント図(Hypothetical Component Diagram, HCD)の開発においては、LLMを利用して、HCDが要求する計算機能の検証と設計プロセスの自動化を効率的に進めるための基盤を整備した。この過程で、関連する計算機能に対するオントロジーの検討を行い、それに基づいて脳参照アーキテクチャ(Brain Reference Architecture, BRA)のデータ形式を再検討しました。また、神経科学者を含む研究者がデータを容易に作成できるように、詳細なマニュアルの整備した。さらに、脳型LLMを用いて情感豊かなインタラクションを実現するための研究ロードマップを提案し、特に扁桃体の恐怖や動機付けに関わるメカニズムに焦点を当ててBRAデータを構築した。
BRAデータを公開するためのプラットフォームであるBRAESについては、新たにバージョンアップされたBRAデータに適応できるよう改修作業が進められた。新バージョンで機能階層の構造を扱うための記述方法があらたに定式化されている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
脳情報フロー(BIF)データの構築は、データの取得により、基礎的なデータとして着実に蓄積が進んでいる。仮説的コンポーネント図(HCD)の構築についても、BRAデータ形式の再検討が進み、HCDの構築がより円滑に進むことが期待される。BRAデータの公開についても、改修作業は予定通りに進んでおり、近いうちにBRAデータの公開が可能になる見込みである。以上のように、各項目の進捗状況は良好であり、プロジェクト全体として順調に進んでいると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
自動化された脳情報フロー(BIF)データの構築手段を活用し、脳全体にわたり可能な限り広範に解剖学的な情報を取り込んで、データ化を進める。
仮説的コンポーネント図(HCD)の構築については、洗練の進んだBRAデータを基盤として、LLMを利用した計算機能の検証と設計の自動化を本格的に進める。
さらに、いくつかの脳器官についてHCDに基づいたソフトウエア開発を行う。
またデータ論文を投稿するためのワークショップを定期的に開催することで、BRAデータの公開を本格化する。
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