2016 Fiscal Year Research-status Report
電気感覚系における情報処理機構のシステム的理解を目指す理論的研究
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15K07146
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
樫森 与志喜 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (70233707)
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| Project Period (FY) |
2015-10-21 – 2018-03-31
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| Keywords | 神経科学 / 電気感覚システム / 数理モデル / 大規模並列計算 / 情報処理機構 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
Ｈ２８年度は、研究計画に沿って、次の問題に取り組み以下のような成果を得た。
１．ＧＰＵ計算能力の評価：大規模な神経ネットワークのシミュレーションを進める準備段階として大きなサイズ（ニューロン数が～2の20乗の系）で、現在神経モデルで主に使用されている４種類のニューロンモデルを使用し、single core, Open MP, GPGPU(CUDA)計算についてその計算時間、精度について評価した。その結果、CUDA計算はOpen MPより十倍程度計算時間が短くなり、特にニューロン数が大きいところではその差が顕著になる。また、CUDAによる単精度計算の可能性についても検討した。これらの成果は、ニューロコンピューティング研究会（2016, 11月）で発表され、信学技報に掲載された。
２．電場計算による物体形状の指標について：弱電気魚の周囲の電場計算に対して有限要素法に基づくモデルを提案し、物体の形が円、四角形、三角形の場合にどのような電場歪みが生じるかを調べた。その結果、電気感覚の視界、ひずみの位置、回転角に対する歪みの依存性について重要な知見を得た。この成果は、ICONIP 2016(第２６回国際神経回路網国際会議、京都１０月, 2016)にて発表し、国際会議プロシーディングス（Lecture Notes in Computer Science）に掲載された。また、北米神経科学学会（2016, 11, San Diego, USA), 日本神経科学学会(JNS2016, 7月横浜)にて発表された。
計算の実行にあたっては、連携研究者の藤田一寿氏（津山高専、講師）、大学院生（１名）のサポートによるものである。
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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
研究は順調に進んでいる。GPU計算については、ニューロン計算でよく使用される４種類のニューロンモデルを用いて、計算時間がニューロン数の増加に対してどのように変化するかをＧＰＵ計算と並列計算を比較し、どの程度効率的であるかについて評価することができた。また、神経システムの計算においてCUDA計算のデフォルトである単精度計算がどこまで有効であるかについて４種類のモデルを用いて調べた。CUDAの単精度計算は、神経システムの計算においては、有意な精度の低下を生じず計算時間の効率化がはかれることがわかった。これらの成果は、学会発表や信学技報への掲載を通して公表された。現在、論文投稿準備中である。
また、電場計算と物体特徴の指標の研究については魚の周囲に形成される電場に対して有限要素法による計算を実行した。その結果、電気感覚の視界範囲や電場のひずみが頭部でより大きくなることなど、実験結果に一致する知見を得た。また、物体の回転に対する電場歪みの特徴を調べた。これらの成果は、国際会議２件、国際会議プロシーディングス(Lecture Notes in Computer Science)に掲載されている。
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| Strategy for Future Research Activity |
H29年度は、前年度に見出した物体形状の電場歪みの指標（最大振幅、半値幅）についてこれを神経システムでコーディングするメカニズムを調べる。魚の体表面に受容器を配置し、電場歪みの入力に対して受容器応答を計算し、受容器で形の情報がどのようにコードされているかを調べる。CUDAの単精度計算が計算時間御の効率化に有効である。成果は、第４０回日本神経科学会(JNS2017, 7月、千葉)にて発表予定である。
さらに受容器の上位核である電気感覚側腺葉(ELL)で形の情報がどのようにコードされているかについても数理モデルを作成し研究する。この成果については、ICONIP 2017(第２４回神経回路網国際会議, 11月、中国)にて発表予定である。
これらの計算の実行には、連携研究者の藤田一寿氏（津山高専、講師）、大学院生（１名）の協力のもと遂行する。
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