階層的脳部位間の予測と予測誤差信号の伝達に基づく意思決定行動の制御機構

• 研究領域: 予測と行動の統一理論の開拓と検証
• 研究課題/領域番号: 23H04976
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅳ)
• 研究機関: 早稲田大学 (2024); 国立研究開発法人理化学研究所 (2023)
• 研究代表者: 岡本 仁 早稲田大学, 理工学術院, その他(招聘研究員) (40183769)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 124,410千円 (直接経費: 95,700千円、間接経費: 28,710千円); 2025年度: 25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円); 2024年度: 25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円); 2023年度: 21,450千円 (直接経費: 16,500千円、間接経費: 4,950千円)
• キーワード: 意思決定行動 / 脳の階層的構造 / 予測符号化 / 予測誤差 / 自由エネルギー / ゼブラフィッシュ / 脳階層間相互作用 / 能動的推論 / 意思決定

研究開始時の研究の概要

脳全体が小さいが、その基本的構造が哺乳類と保存されているゼブラフィッシュを利用して、神経系の様々な階層での神経活動の同時計測を行い、自由エネルギー最小化原理に基づく能動的推論が実現される階層的神経回路機構を明らかにする。リバースエンジニアリングによる神経回路モデルの推定と推定したモデルの妥当性の検証を行うことによって, 他の動物種にも拡張可能な基盤モデルを構築する。また本研究で解明される比較的単純な神経回路を、人工知能への転化の基礎データとして提供する。さらに、本研究で開発される細胞特異的光操作技術や、脳深部神経活動可視化技術を、領域内の他の動物の研究の推進のために共有する。