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 |
21H05163
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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 | 公立はこだて未来大学 |
研究代表者 |
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)
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研究分担者 |
加藤 秀行 大分大学, 理工学部, 准教授 (00733510)
徳田 慶太 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 講師 (50762176)
保坂 亮介 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (80569210)
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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 |
27,300千円 (直接経費: 21,000千円、間接経費: 6,300千円)
2023年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2022年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2021年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
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キーワード | スパイキングニューラルネットワーク / リザバー計算 / 予測符号化 / 強化学習 / ロボット制御 / レザバー計算 / ニューラルネットワーク / 感覚情報処理 / 運動制御 / バイオ計算 / 計算論的神経科学 / 脳型人工知能 / マルチセルラバイオコンピューティング |
研究開始時の研究の概要 |
生体実験と情報科学を深く統合し,頑健性・柔軟性を持つ情報処理のダイナミクスを明らかにする「マルチセルラバイオコンピューティング」の確立を目指す。特に多細胞神経活動データ解析の手法を整備した上で,生物の大脳皮質から得られる神経活動データに適用し,大脳皮質の視覚野・運動野の神経回路網が持つダイナミクスと機能の特性を明らかにする.また培養系神経ネットワークで観測される特性を取り込んだ数理モデルを構築し,そのダイナミクスと情報処理の特性を明らかにする.さらに自発活動に基づく内部状態表現を組み込んだ情報処理機構を構築するとともに、効率的なハードウェア実装を念頭に置いた情報処理モデルを構築する.
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研究成果の概要 |
本研究では、生物の脳の情報処理機構を模倣した新しい計算モデルの開発と評価を行いました。スパイキングニューラルネットワークとリザバー計算を組み合わせたモデルを用い、培養神経回路での情報処理特性を解析しました。また、ロボットの連続値制御や予測符号化を利用した強化学習モデルの評価により、効率的な行動計画の実現と学習コストの削減を確認しました。これにより、人工知能やロボットの制御技術の向上に貢献する成果が得られました。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、神経科学と人工知能の融合により、新しい計算モデルの学術的基盤を確立しました。スパイキングニューラルネットワークとリザバー計算を用いた手法は、脳の情報処理メカニズムの理解を深め、効率的な人工知能システムの実現に寄与します。また、ロボットの制御技術の向上により、産業や医療分野での応用が期待され、社会的にも大きな意義を持つ研究成果です。
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