| 研究課題/領域番号 |
18H03325
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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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 |
佐藤 茂雄 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (10282013)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2020年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2019年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2018年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
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| キーワード | 培養神経回路 / バイオインターフェース / マイクロ加工 / 多細胞システム / 生体情報処理 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，モジュール性（※密に結合した集団が複数存在し，それらが弱く相互作用して全体を成しているネットワーク構造）という神経回路の構造的性質と，神経回路の自発活動や刺激応答特性との関係を構成論的に解くために，人工神経細胞回路に対する摂動解析系を構築した．そしてこの実験系を用いて，非同期的入力に対する応答解析や過渡ダイナミクスに基づいた時系列入力信号のパターン分類を実現することで，モジュール構造のもつ機能的役割を明らかにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
深層学習の成功により人工ニューラルネットの研究がにわかに活気を取り戻し，またIoT社会を支える超低消費電力デバイスとして脳型デバイスの開発が加速している．しかし，現行のニューラルネットでは計算過程がブラックボックス化されているため，誤出力が許容されない自動運転などへの実装がはばかられている．また脳型デバイスでも，最先端技術ですら生体脳の効率にはまだ数千倍の隔たりがある．情報化社会が直面しているこれら問題に対して，生物の脳が生体素子に基づいて高次情報処理を実現する作動原理を理解することは新たなブレイクスルーを与える．
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