| 研究課題/領域番号 |
22K12186
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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, 教授 (40384721)
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| 研究分担者 |
寺前 順之介 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 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)
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| 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 |
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| 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．
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| 研究成果の概要 |
本研究では、不規則感覚同調運動課題に基づく行動および脳波データを用い、人間の予測行動における時間的不確実性やその学習による変化を検討した。刺激提示位置の不規則性が行動や脳活動に及ぼす影響を定量的に評価し、確率的行動モデルとの整合性について検討した。さらに、指数型分布族に基づく連続状態を表現できる神経回路レベルの確率的学習則の定式化を通じて、脳神経系の情報処理様式の理解に向けた基盤的知見を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、人間の予測行動が時間的な不確実性にどのように適応するかを、タッピング課題と脳波計測を用いて調査した。行動のばらつきと脳活動の関係を解析し、脳が不確実な環境で確率的に情報を処理・学習している様式を、神経回路レベルの数理モデルで記述することを目指した。得られた知見は、柔軟かつ省エネルギーな脳型情報処理の理解に貢献し、将来の人工知能や神経回路モデルの設計に応用されることが期待される。
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