Creating neuromorphic artificial intelligence using reverse engineering of generative models

Planned Research

Project Area	Extension and validation of unified theories of prediction and action
Project/Area Number	23H04973
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (IV)
Research Institution	Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	磯村拓哉国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, ユニットリーダー (50802972)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥108,810,000 (Direct Cost: ¥83,700,000、Indirect Cost: ¥25,110,000) Fiscal Year 2024: ¥24,440,000 (Direct Cost: ¥18,800,000、Indirect Cost: ¥5,640,000) Fiscal Year 2023: ¥21,710,000 (Direct Cost: ¥16,700,000、Indirect Cost: ¥5,010,000)
Keywords	自由エネルギー原理 / 能動的推論 / 生成モデル / リバースエンジニアリング / 脳型人工知能
Outline of Research at the Start	本研究では、我々が近年開発したリバースエンジニアリング手法に基づき、様々な生物種の神経活動データを統一的に説明・予測可能な普遍的な生成モデル「基盤脳モデル」を創出する。この基盤脳モデルは自由エネルギー原理に従う脳型人工知能であり、原理的には、様々なタスク下の神経活動や行動を予測できると期待される。予測が可能であるかをテストすることで自由エネルギー原理や能動的推論の妥当性の検証を行い、予測と行動の統一理論の構築を目指す。