| 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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| 研究成果の概要 |
本研究は，マウスの身体運動から，将来のマウスの行動選択を予測できるかを，機械学習と身体運動の大規模計測で検証した．本研究は，頭部固定マウスの音周波数弁別課題時に，マウスの身体運動を4台または5台のカメラで計測し，DeepLabCutで，30または40の身体部位の軌道を抽出した．
機械学習で，マウスの身体部位の軌道から，行動課題時の左右スパウト選択を予測した結果，行動選択の遅くとも2.5秒前には，マウスの行動を予測できた．今後，マウスで計測した神経活動から，行動選択を予測する．身体運動よりも早く行動選択を決定する神経活動を同定し，意思決定の新因子同定に繋げる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，脳の意思決定の神経基盤解明に向けて，マウスで，身体運動の大規模計測と解析を実施した．その結果，マウスの身体運動から，2.5秒後の行動選択を予測できた．今後の神経活動解析は必要だが，本研究は，2.5秒前の身体や脳の状態が，行動選択に影響することを示唆する．意思決定とは，脳の高次機能であり，その不具合は，高次機能障害につながる．また，意思決定の不調は，精神疾患とも関連が深いと考える．さらに，脳の意思決定機構の解明は，感覚情報処理や行動選択を伴う将来の脳型人工知能の開発につながる．本研究の成果は，医学・工学・情報学の発展に寄与する．
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