| 研究課題/領域番号 |
21K19781
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
船水 章大 東京大学, 定量生命科学研究所, 講師 (20724397)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 身体運動 / 深層学習 / マウス / 機械学習 / 強化学習 / 行動実験 / 神経活動計測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ロボットが行動を学習する理論として強化学習がある．中脳ドーパミン細胞による強化学習の実装が発見されて以来，脳の意思決定研究は，神経細胞と強化学習の関係を調べてきた．しかし，強化学習は，動物の行動選択を100%説明できるわけではない．本研究は，脳の意思決定モデルの再構築に向けて，深層学習で，マウスの行動選択を予測する．情報学的手法と，マウスの神経活動計測を組み合わせて，脳の意思決定の新因子同定を目指す．
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| 研究実績の概要 |
中脳ドーパミン細胞による強化学習（報酬予測誤差）実装が発見されて以来，脳の意思決定研究は，神経細胞と強化学習の関係を調べてきた．しかし，強化学習は，動物の行動選択を100%説明できるわけではない．本研究は，情報学的手法と，マウスの身体運動計測・神経活動計測を組み合わせて，脳の意思決定の新因子同定を目指した．
本研究は，まず，マウスの身体運動から，マウスの将来の選択行動を予測できるかを検証した．この検証で，これまでに，マウスの身体運動を4，5台のカメラで計測した．前後左右から (前方3台，後方2台)，マウスの身体運動を140 Hzのサンプリングレートで計測した．なお，複数カメラでのビデオ動画の同期では，行動実験中に，一定の間隔で光刺激を提示した．または，マウスの前方のスパウトの前後の動きを，全カメラで計測し，動画を同期させた．
動画から，マウスの主要な身体部位の30または40箇所の軌道を (4台または5台のカメラでそれぞれ計測)，DeepLabCutで抽出した．これらの軌道から，Sparse Logistic Regression (SLR) を用いて，将来のマウスの左右スパウト選択を予測した．6匹のマウス，88セッションのデータを解析した結果，遅くとも2.5秒前の身体運動では，マウスの左右選択を有意に予想できた (linear mixed-effect model, p = 3.9e-10)．今後，SLRの結合荷重の解析で，行動選択に寄与する身体部位を同定する．
さらに，本研究の継続課題として，神経活動から，マウスの行動選択を予測する．行動に寄与する神経活動を同定し，意思決定の新因子同定を目指す．
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