| 研究課題/領域番号 |
19K12165
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
坪 泰宏 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (40384721)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 脳・神経 / 神経科学 / 情報工学 / 生体生命情報学 / 事象関連電位 / 確率型情報処理 / 低エネルギー / バイアス / 脳神経科学 / タッピング / 確率的情報処理 / 局所回路 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では，人間の行動レベルのバイアスを参考にして，神経回路レベルのモジュールのダイナミクスや入出力関係が満たすべき条件を，確率的情報処理の視点から記述することを目指します．手がかりとして周期的感覚刺激に対するタッピング運動における誤差に着目し，これまで機能として否定的に理解されてきた心理物理学的・認知科学的によく知られた機械的な情報処理と人間の行動レベルの情報処理のズレ（バイアス）を，新しい神経回路の機能を探るヒントとして，理論神経科学的な観点から調べ直すことにより神経回路における制約条件を提案することを目指します．
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| 研究成果の概要 |
持続可能な社会の実現のために，低エネルギー型情報処理装置の代表である脳を模倣した新しい計算原理の解明が求められている．本研究課題では，人間の情報処理と機械学習の違いの一つである周期的感覚刺激に対するタッピング運動における誤差に着目し，その統計的性質と脳活動との関係を計測し，また関連脳領野の神経回路構造を調べることで，その誤差を再現するような確率型神経回路モデルの構築に必要な要件を調査した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで脳を模倣した新しい計算原理の探索が様々なアプローチで行われてきたが，脳の低エネルギー性を生かすような確率型情報処理様式の解明には至らなかった．本研究課題では，確率型情報処理の足がかりとなる，最適化を用いない新しい数理モデルを考察し，その数理モデルの改良の評価方法としてのタッピング誤差分布，内部状態分布を与えたことで，今後の脳型確率情報処理様式の解明に向けた研究の前進に貢献した．
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