2022 Fiscal Year Annual Research Report
再帰性と可塑性を有する分子学習モジュールのシステム設計理論
Publicly Offered Research
| Project Area | Molecular Cybernetics -Development of Minimal Artificial Brain by the Power of Chemistry |
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| Project/Area Number |
21H05889
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
堀 豊 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (10778591)
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| Project Period (FY) |
2021-09-10 – 2023-03-31
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| Keywords | 分子ロボティクス / 分子知能システム / 制御工学 / 数理最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，(1)膜などで囲まれた単一の閉じた反応系で再帰性と可塑性を発現させるためのローカルな視点での解析と実験，および(2)反応系の間で分子拡散による情報交換（分子通信）を行う場合のネットワークの視点で反応系のダイナミクスの解析を実施した．
(1)については，具体的なDNA反応系を検討し，可塑性を実現するためのDNA回路の一部を切り出して実験データに基づく数理モデルの同定，および同定モデルに基づくパラメタ（塩基配列）の調整を実施した．具体的には，ヘアピン型DNAの温度依存的な開裂反応を組み込んだDNA反応系に対して，反応完了後に溶液温度を制御することで，外部との熱交換のみでDNA反応系の応答強度が更新される学習反応系を考案した．応答強度の更新則が重要であるため，ヘアピン型DNAの温度に対する応答特性（溶融曲線）に着目した数理モデルを構築し，実験データに基づいてモデルのパラメタ同定を行い，塩基配列の調整を実施した．しかし，モデルの予測精度が低く塩基配列の調整が難しいため，今後は緩衝液の条件などを詳細に加味して精度を向上させた上で，所望の挙動の実現を目指す．
(2)については，まず，昨年度までに得られた分子通信ネットワーク系のモデル表現をさらに一般化したシステム論的なモデル表現を提案した．具体的には， 2つの反応系間の通信伝送路は膜通過と分子拡散を接続した2端子対回路としてモデル化でき，通信分子の膜通過メカニズムに応じて回路の終端条件や伝達関数を系統的に決定できることを明らかにした．さらに，このモデルに対して，実験系の文献から得たパラメタを代入し，反応系の安定性解析や周波数応答解析を行うことで，膜通過メカニズムの違いによる情報伝達や制御のしやすさや難しさを理論解析的に明らかにした．
主に(2)の研究成果を取りまとめ，国内外での学会発表，および論文投稿を行った．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(4 results)
