2021 Fiscal Year Research-status Report
拡散結合系のカオスのレザバーコンピューターへの応用と小脳顆粒細胞層の計算論の構築
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20K19882
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
徳田 慶太 筑波大学, システム情報系, 助教 (50762176)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | カオス / ギャップジャンクション / レザバー計算 / 小脳 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、昨年度までに、小脳顆粒細胞層の微分方程式モデルを構築し、系の挙動に対するGJのコンダクタンスの影響を検討したところ、GJの存在によって系にカオスが引き起こされ、系のダイナミクスが幅の広い周波数帯の活動を持つようになることや、出力できるパターンの複雑性が上がること、系への入力からの時間に特異的な状態を取るようになることがわかっていた。特に、系のダイナミクスのカオス性を特徴づけるリアプノフ次元の高さと、出力と教師パターンの二乗平均平方根誤差は逆の相関が示されていた。これまでの研究において、GJによって引き起こされるカオスが系の複雑性を上げることは明らかになったが、系が強いカオスにある場合は、強い初期値依存性があるために、外部入力が与えられる前の系の状態に出力が強く依存してしまい、汎化能力が低くなることが懸念された。そこで本年度の研究では、強いカオス状態にあるGJ結合系のレザバーの状態をリセットして、外部入力に依存した状態に変えることができるような、外部入力の特性を検討した。その結果、通常レザバー計算でよく使われるようなトニックな外部入力ではなく、周期外力を印加することによって、レザバーの状態を特定の状態に持ってくることができることを見出した。これは、カオス的な神経回路に、同期した神経活動入力によって特定の応答をさせることができるという、新しい計算原理を示唆している可能性があると考えられ、この現象について引き続き研究を推進することとした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
これまでの研究において、GJを導入した顆粒細胞層のモデルをレザバー計算の枠組みで構築すること、および、GJがもたらすカオスのモデルパフォーマンスへの評価、パラメータ依存性など、本研究計画の重要な目的を果たすことができたが、本年度はさらにモデルの汎化能力の向上という側面に踏み込んで、周期外力（同期した神経活動）による駆動という新規のアイデアに至ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究で、GJを通した拡散結合がカオス的ダイナミクスをレザバーに導入することで、系の出力の複雑性が上がること、さらには、外部入力の特性を変えることで、カオスによる応答の不安定性を回避できることが見出された。今後は、外部入力下で安定化される周期軌道のリアプノフベクトルを調べるなど、力学系理論を用いた解析を進め、モデル性能の向上がどのようなメカニズムで起こるのか、その情報論的な側面をより深く探求することが重要であると考える。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの流行により、予定していた学会渡航費をほとんど利用することがなくなった。今後、対外発表をオンサイトで行う機会があれば、旅費として利用する計画である他、研究の進展に伴って計算機リソースがさらに必要になった場合に、計算機購入を検討することとする。
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