観察学習を行う嗅内皮質ー海馬ー前頭前野スパイキングニューラルネットワークの研究

• 研究課題/領域番号: 23K11250
• 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: 九州工業大学
• 研究代表者: 立野 勝巳 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (00346868)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: 観察学習 / 海馬 / 前頭前野 / スパイキングニューラルネットワーク

研究開始時の研究の概要

ラットは、同種他個体が課題を遂行する様子を観察し、自身の課題遂行時に生かすことができる。これを観察学習といい、迷路課題における観察学習においては、海馬や前頭前野という脳領域が関与している。本研究では、ラットの海馬と嗅内皮質の場所表現、およびナビゲーション機能に注目し、電気生理学的知見を元に、海馬・嗅内皮質・前頭前野のスパイキングニューラルネットワークモデルを提案する。提案ネットワークモデルを用いて、迷路課題の観察学習を遂行する計算機シミュレーションを行う。加えて、移動ロボットと提案ニューラルネットワークモデルを接続し、移動ロボットのセンサー情報を元に実環境で観察学習を行うようにする。