Neural computation principle based on "stable chaos"; Toward understanding the dynamical aspects of visual attention

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H04183
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: SUETANI HIROMICHI 大分大学, 理工学部, 教授 (40507167)
• 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)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: ランダム神経回路網 / 安定カオス / 超過渡カオス / 神経ダイナミクス / 分岐理論

Outline of Final Research Achievements

We conducted a system of randomly coupled chaotic neuron maps using methods based on nonlinear dynamics, such as finite-size Lyapunov exponents. Our findings reveal that the system undergoes a series of transitions, starting from spatially frozen periodic attractors and progressing to weak (super transient) chaos, stable chaos, and fully-developed (super transient) chaos as we change parameters related to the steepness of the mapping and coupling coefficients. Furthermore, we observed that in the presence of stable chaos, the system demonstrates improved reproducibility to external inputs compared to the chaotic case. In addition, we investigated the mechanism behind the onset of chaos in a random system consisting of simple tanh-type neurons. Our results indicate that the system exhibits quasiperiodic root to chaos and follows clear statistical scaling laws.

Free Research Field

複雑系科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

基礎研究としての本課題の意義は、力学系としての神経系の理解を深めることである。力学系としての神経系の顕著な特徴は、スパイク活動に代表される不連続的な非線形性である。安定カオスは、この様な神経ダイナミクスを理解するための重要な概念となり得る。また、安定カオスの特性を利用することで、非線形の判別能力と長期間情報を保持できる高性能なメモリーデバイスを開発することが可能となる。本研究の進展によって、神経科学の進歩や新たな技術の開拓に寄与することが期待される。