| 研究課題/領域番号 |
22K12186
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
|
|---|
| 研究機関 | 立命館大学 |
|---|
研究代表者 |
坪 泰宏 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (40384721)
|
|---|
| 研究分担者 |
寺前 順之介 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
|
|---|
| キーワード | 確率型情報処理 / 脳神経科学 / バイアス / 局所回路 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
脳神経系の低消費エネルギー性を模倣した実用化可能な動的確率情報処理システムを構築するためには，従来の確率型情報処理様式で取り込まれていなかった，時間に関する確率性や，システムの学習に関する確率性を取り込んだ，神経回路レベルの確率型数理モデルの構築が必要となる．本研究課題では，音楽ゲームを模したタッピング運動課題で得られるデータから構築する行動レベルの動的確率型数理モデルと，近年提案したシステムの学習が確率的である神経回路レベルの数理モデルを融合し，動的に拡張することにより，脳を模倣した動的確率情報処理の神経回路での実装様式の解明を目指す．
|
