| 研究概要 |
本研究の目的は,仮想生物の進化プロセスにおける創発(emergence)によって,従来は設計することができなかったタイプの神経回路網を自動的に生成するための方法論を確立することであり,本年度はその第1段階の研究として,神経回路網の進化において重要な機能単位ブロックが出現した場合にそれが保持されるような神経回路網の自動設計について検討した.そして特に,2次元または3次元格子の各格子点に神経細胞を配置し,神経細胞間の入出力結合が自分自身の近傍に限定される一種のセルオートマトンであるセル状神経回路網(Artificial Cellular Neural Network; ACNN)について検討した結果,以下のような研究結果を得た.
1.セル状神経回路網(ACNN)の遺伝的自動生成法の確立:ACNNを,改良型の遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,扱う問題に適した構造と神経細胞間結合荷重をもつよう最適化するための方法を確立した.
2.2次元ACNNによる入出力フィルタの自動設計:2次元ACNNの両端に入力ユニットと出力ユニットを接続し,入力信号に対する正しい応答を出力する問題を扱い,本提案手法によって適切な機能をもつ神経回路網を自動生成することができることを示した.
3.3次元ACNNによる群行動シミュレータの自動生成:昆虫や動物の群れがとる集団行動を生じさせるような個々の個体の脳に相当する神経回路網を本手法によって自動生成する問題について検討した.その結果,個体の脳のモデルとして3次元ACNNを用いることにより,基本的な行動戦略を自動獲得できることを実験的に示した.
今後は本年度で得た知見をもとに,さらに高度な情報処理機能をもつ大規模神経回路網の自動生成を目指す.
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