2021 Fiscal Year Final Research Report
Time-series information processing based on complex dynamics in artificial neuronal networks and its computational modelling
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18H03325
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 茂雄 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (10282013)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 培養神経回路 / バイオインターフェース / マイクロ加工 / 多細胞システム / 生体情報処理 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We developed a novel perturbation-analysis setup for artificial neuronal networks to constructively investigate the structure-function relationships in neuronal networks, focusing especially on the modular architecture in the nervous system. Using this setup, we unveiled the functional significance of the modular structure through the analysis of their response to asynchronous input and time-series signals.
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| Free Research Field |
神経工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
深層学習の成功により人工ニューラルネットの研究がにわかに活気を取り戻し，またIoT社会を支える超低消費電力デバイスとして脳型デバイスの開発が加速している．しかし，現行のニューラルネットでは計算過程がブラックボックス化されているため，誤出力が許容されない自動運転などへの実装がはばかられている．また脳型デバイスでも，最先端技術ですら生体脳の効率にはまだ数千倍の隔たりがある．情報化社会が直面しているこれら問題に対して，生物の脳が生体素子に基づいて高次情報処理を実現する作動原理を理解することは新たなブレイクスルーを与える．
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