2014 Fiscal Year Research-status Report
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26630089
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
高橋 宏知 東京大学, 先端科学技術研究センター, 講師 (90361518)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 神経細胞 / 微小電極アレイ / 光刺激 / フィードバック |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，培養神経回路を実験モデルに用い，脳の情報処理の基本原理として，多様性から秩序が創発するメカニズムを探求する．具体的には，実際の生体材料である培養神経回路とリカレント・フィルターを構成し，混沌とした自発的な神経活動パターンから秩序ある出力パターンを取り出すことを目指した．具体的な計測方法として，微小電極アレイ，光イメージング，高密度CMOSアレイなどが考えられる．また，刺激方法として，ケージド化合物による光刺激や電界刺激が考えられる．初年度は，これらの手法から最適な組み合わせを見極め，実験系を構築した．予備実験による検討の結果，RuBi-Glutamateによる光刺激とMEA計測を用いた多点同時刺激計測系構築した．この系では，RuBi-Glutamate濃度を100 uM以上にすれば，安定したフィードバック刺激を実現できた．さらに，このリカレントネットワークの学習モデルとして，FORCE学習と呼ばれるアルゴリズムを実装した．具体的には，リカレントネットワークの各ノード（本実験系の場合は各神経細胞の活動）に重みをつけ，各ノードの線形和を出力とし，それをリザーバにフィードバックする．このとき，適応アルゴリズムの一種である再帰最小２乗法で重みを調整すると，任意の目標関数になるように学習できる．このような計算を実際に構築した実験系上で実現できるように，C++/CLIでソフトウエアを設計した．このソフトウエアにより，目標関数や重み，出力と目標関数との誤差の監視，各種パラメータの設定などを容易に実現できるようになった．構築した実験系により，単純な目標関数であれば，培養神経回路から抽出できた．
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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
本年度の当初目的は，培養神経回路にFORCE学習を実装するために，様々な手法のなかから，最適な神経活動の計測・刺激方法を見極め，確立することだった．実際には，それらを実験システムとして構築し，ソフトウエアを開発して，FORCE学習を実現できることまで示せた．特に，開発したユーザ・インターフェースは操作しやすく，今後の実験を効率化し，本研究の発展に大きく資すると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに確立した計測・刺激方法を用いて，培養神経回路にFORCE学習の理論を実験的に検証していく．まず，重みを収束させるために最適な条件を探索する．具体的には，刺激・計測用の時間窓，フィードバックの強さ，計算の時間ステップなどの諸条件を試行錯誤により最適化する．次に，培養系の細胞播種密度，成熟度，培地の組成などの培養条件を実験パラメータとする．例えば，幼若な神経回路は，成熟した回路より，神経結合は少ないが，豊かな可塑性がある．また，同一の培養回路でも，培地の組成により，神経回路の活動レベルや可塑性を調整できる．これらの実験を通して，理論と実験の両面からFORCE学習を検証する．既存の理論では，様々な仮定が置かれている．例えば，神経回路の可塑性の影響は考慮されていない．本研究により，実験と理論の齟齬とその原因を調べ，従来の理論の妥当性を検証する．さらに，実験系を用いて，移動ロボットを動かすことを考え，ロボットの行動の創発を試みる．例えば，直進，右回転，左回転，後進の4種類の出力を取り出せる重みをあらかじめ求めておく．次に，それらの重みを適当に組み合わせて，神経回路から出力を取り出し，ロボットを動かせば，単純な出力が非線形的に組み合わされるため，新たな秩序ある行動の創出が予想される．また，ロボットの行動アリーナ内に障害物を配置しておき，ロボットが障害物付近に来たとき，適当な外乱信号を神経回路に与えれば，目的志向性の障害物回避行動の創発を試みる．
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Research Products
(14 results)
