研究領域 | 脳神経マルチセルラバイオコンピューティング |
研究課題/領域番号 |
21H05162
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研究種目 |
学術変革領域研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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研究機関 | 東北大学 |
研究代表者 |
山本 英明 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10552036)
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研究分担者 |
香取 勇一 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (20557607)
松井 鉄平 同志社大学, 脳科学研究科, 教授 (10725948)
正水 芳人 同志社大学, 脳科学研究科, 教授 (90608530)
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研究期間 (年度) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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配分額 *注記 |
10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
2023年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2022年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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キーワード | 多細胞バイオ計算 / 予測符号化 / リザバーコンピューティング / 培養神経回路 / 大脳皮質 / バイオイメージング / カルシウムイメージング / 自発活動 |
研究開始時の研究の概要 |
総括班は,領域代表者・計画研究代表者・領域アドバイザーより構成される.領域代表者と計画研究代表者は総括班の一員として,領域の運営方針の策定,各計画班間の連携の効率化,研究成果の発信を行う.領域アドバイザーからは,研究計画を確実に遂行するために領域の計画や方針に関する評価・助言を受ける.
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研究成果の概要 |
本領域では,生物の脳(特に哺乳類の大脳皮質)が多細胞(マルチセルラ)ネットワークを物質基盤として情報処理を実現するメカニズムを理解し,数理モデルとして記述するために,学問分野の枠を超えた新たな学理体系の創成を目指した.生命科学-工学-情報科学を横断する異分野融合研究を推進し,大脳皮質の情報処理も模した生物規範的な情報処理モデルの提案,培養神経回路によるリザバーコンピューティングの概念実証,マウスの視覚情報処理系の自己組織化原理の解明,モデル動物脳で局所損傷後の自己修復過程を多細胞神経活動と行動解析の両面から解析できる独自の実験手法の開発などを実現した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本領域活動により,生物の脳を構成する多細胞ネットワークを対象として,モデル動物を使った研究(in vivo)・培養細胞を使った研究(in vitro)・数理モデルを使った研究(in silico)の有機的な連携体制が構築できた.このような連携によって脳神経回路の計算機構の理解が深まることは学術的に重要なことはもちろんのこと,現代のAIや脳型ハードウェアが直面する電力効率や学習効率などの課題の解決にも結びつく可能性がある.
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