2016 Fiscal Year Research-status Report
片腕運動-両腕運動の運動学習統一理論モデルの構築、実証とその応用
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16K16122
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
瀧山 健 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任准教授 (40725933)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 運動学習 / 神経回路網モデル / 片腕運動 / 両腕運動 / 運動プリミティブ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1年目は本研究課題の軸となる両腕運動と片腕運動の運動学習を統一的に説明する数理モデルの構築に関する研究成果をNeural networks誌にオープンアクセス誌として発表した (Takiyama & Sakai, 2017, Neural networks)。本研究課題前に、申請者は片腕運動から両腕運動への運動学習効果の転移を説明する数理モデルを発表していた(Takiyama & Sakai, 2016, Scientific Reports)。この自身の先行研究モデルを発展させ、従来別々に提案されてきた片腕運動の運動学習モデル(Thoroughman & Shadmehr, 2000, Nature)と両腕運動の運動学習モデル(Yokoi et al., 2011, JNS)を統一的に説明できる数理モデルを提案した。また、行動実験の結果のみならず、片腕運動、両腕運動におけるニューロン活動も同時に説明できることを示した。更に、提案した数理モデルは右半球における運動野、左半球における運動野間の結合において、興奮性と抑制性の結合がバランスしているときに脳内実装できることも示した。
本研究成果と並行して、Node perturbationと呼ばれる強化学習アルゴリズムに基づく運動学習の数理モデルをJournal of Physical Society of Japan誌に、右腕の運動計画情報と左腕の運動計画情報を最適に統合する生物学的に妥当な神経回路網モデルに関する研究成果をJournal of Physics A誌に発表した。
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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
本研究課題の軸となる神経回路網モデルを学術論文誌として成果報告することが出来た。現在はモデル実証のための行動実験を進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
提案した数理モデルを実証するための行動実験を行い、片腕運動-両腕運動の統一理論モデルの妥当性を示す。そしてモデルシミュレーションに基づく効果的な片腕運動、両腕運動のトレーニング方法を提案する。
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| Causes of Carryover |
当初予定していた研究計画より、効率的・効果的に実験を進めることができた結果、節約することができた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
モデル実証のための追加実験を行い、被験者謝金として使用する。
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