| 研究課題/領域番号 |
21K19812
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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 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
細谷 晴夫 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主任研究員 (50335296)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 高次視覚野 / 顔認識系 / 海馬 / 関係性 / モデルベースデータ解析 / 深層生成学習 / 計算モデル / モデル駆動データ解析 / 積計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高次視覚野における「 顔認識系」の計算原理を解明するため、近年の提案者による「混合スパース符号化」理論から出た予測「顔ニューロンの反応が、顔カテゴリを判定する信号と、顔パーツを検出する信号の、積で表される」の実験的検証を、サルの高次視覚野の実験研究者との共同で行う。fMRI-単電極連関実験・データ駆動モデル推定・オンライン実験デザインといった最新の方法論により、顔ニューロンの計算過程を明らかにし、高次視覚野の一般物体表象の謎解明へ向けた突破口としていく。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、サルの高次視覚野における顔認識系の計算理論について、検証実験を進めた。本年度では、主として実験チーム（米国ロックフェラー大学）での実験システム構築にほとんどの時間が費やされた。本実験システムでは、NeuroPixelという最新の多電極デバイスを用いるが、それを実験対象のマカクザルの頭蓋骨に特化したチャンバーの制作などが主な作業内容であった。本年度末にようやく完成し、安定して神経活動計測が行えるようになったため、次年度に実験を完遂できる見通しとなった。理論側では、研究の興味範囲を広げ、海馬の計算方式に基づく人工知能モデルの研究で成果が出た。海馬系に関する近年の「抽象関係構造」仮説に則り、ヒトの実験から着想を得た関係構造学習タスクを考案し、これを実行する学習モデルを開発した。抽象関係を表現するモジュールと抽象状態と具体対象物との対応を記憶するモジュールの２つからなるアーキテクチャを採用し、具体関係データから、抽象的な関係構造を学習するアルゴリズムを考案した。計算機実験により、（１）このモデルが関係構造を正しく学習し、未知のドメインに汎化すること、（２）既存の有力モデル（Transformerなど）がこのタスクを解けないこと、（３）ヒトの行動実験及び海馬系に関するfMRI実験の結果を再現できること、を示した。これらの結果はAI系のトップ会議であるICLRに採択された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の計画よりも高次視覚野の実験の進みが遅かったものの、新規の研究内容で具体きな成果を出すことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
高次視覚野の実験システムが完成したので、データ収集を行い、すでに完成している解析プログラムを用いてデータ解析を進め、出版に繋げる。
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