| 研究概要 |
数理モデルを用いた神経回路研究の数10年の歴史の中では,概して,単純な素子を多数結合したシステムにどのような能力が発現するか,その可能性と限界を探るという手法が支配的であった.
しかし,近年の理論の発展とコンピューターの計算能力の向上のお陰で,より複雑な素子を仮定した議論が可能になってきた.その複雑さには,(1)数理モデルの理論的な性能を向上させる方向とともに,(2)現実の神経システムに近い現象を取り込む,という方向がある.
今回の研究では,(1)の方法で数理モデルの可能性を検討し,(2)との対応関係も議論するという方法をとった.
研究の結果,モデルを構成するニューロンの入出力特性を工夫することで神経回路モデルの記憶システムとしての性能が劇的に向上すること,また,その際に用いる特性は能動的樹上突起(active dendrite)の性質に対応していることが明らかになった.後者については,これまでは実験的に現象としてのみ観測されていたが,情報処理における機能的可能性は議論されていなかった.
今後は,この方向の研究を,時間情報に意味のあるパルスニューロン(spiking neuron)で構成したモデルに発展させる予定である.近年,パルスニューロンに関するモデル研究が盛んになってきているが,神経情報処理における具体的な役割を議論した研究は殆どない.パルス頻度情報とパルスタイミング情報を複合したモデルを考察し,より広く深く神経システムの持つ可能性を吟味するとともに,その生理学的実験結果との関係を検討してゆく予定である.
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