2020 Fiscal Year Annual Research Report
Neural computation principle based on "stable chaos"; Toward understanding the dynamical aspects of visual attention
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19H04183
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| Research Institution | Oita University |
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Principal Investigator |
末谷 大道 大分大学, 理工学部, 教授 (40507167)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北城 圭一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 安定カオス / 再起型神経回路 / 内在的機構化 / 数知覚 / ワーキングメモリ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳は外部からの情報を受け続けると共に神経細胞間の相互の結合を通じて刺激し合うことによって、自らの活性状態を保ち続ける。ヘッブは、巨視的な心理現象と微視的な神経生理機構を結びつけるために、ヘッブ学習則やセルアセンブル、位相連鎖など重要な諸仮説を提示した。特に、感覚刺激の繰り返しの反復に対して連合野の活動に再現性の高い活動が生じる際、単発の感覚事象に誘発される活動による機構化とは異なり、大きな集団の中で細胞が律動的に発火する自発活動による機構化が起きると考え、これを「内在的機構化」(intrinsic organization)と名付けた。 本研究は、この脳活動の多様かつ柔軟な性質（ランダムライクな自発性活動を示しつつ、同時に外部入力に対してコンシステントな応答を示す特性）を「安定カオス」という非線形動力学の言葉で概念化し、その計算原理としての基盤を構築することを目指している。
本年度は、カオスニューロン写像をランダムに結合したモデルを考え、数値シミュレーションと有限サイズリアプノフ指数などの非線形動力学理論を用いた解析を行なった。その結果、写像の急峻さに関わるパラメタや結合係数を操作することによって、空間的に凍結した周期アトラクタ→弱い（超過渡）カオス→安定カオス→（超過渡）カオスという遷移を示すことがわかった。また、系が安定カオスを示すとき、外部からの入力に対する再現性がカオスの場合よりも高まることも発見した。現在、リザバー計算機の枠組みで時系列の判別問題等を取り組み、論文としてまとめている段階である。
そして、分担者である北城氏と協議し、ヒトを被験者とした数知覚の脳波計測を実施することになった。Pascanu-Jaegerのワーキングメモリユニットを持つリザバーモデルを参考にこの認知問題に合わせた数理モデルを構築することになった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は、安定カオスを示すシンプルな神経回路モデルを提案することができ、その遷移プロセスや外部入力の応答、リザバー計算としての特性など、安定カオスに基づく神経計算原理の提案という当初の目標に沿った研究の進捗があった。しかし、もう一つの目標である、脳波計測実験と連携した視覚的注意への応用については進んでいないため。
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| Strategy for Future Research Activity |
課題としての新規性は薄れるが、長年の研究の蓄積がありパラダイムの構築が比較的容易な数知覚課題遂行時の脳波計測実験を行い、複数の被験者間でパフォーマンスを比較し、自発活動としての活発さや位相同期等の機能的結合との関係を調べる。特に、視覚的ワーキングメモリに着目して、Pascanu-Jaegerのワーキングメモリユニットを持つリザバーモデルを参考に昨年度構築した数理モデルを拡張し、その数値シミュレーション結果と脳波計測との定性的な比較を行う。
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