| 研究課題/領域番号 |
23KK0184
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(海外連携研究)
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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 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
大森 敏明 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (10391898)
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| 研究分担者 |
井上 広明 神戸大学, 工学研究科, 助教 (10833171)
久保 英夫 北海道大学, 理学研究院, 教授 (50283346)
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| 研究期間 (年度) |
2023-09-08 – 2029-03-31
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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 |
19,500千円 (直接経費: 15,000千円、間接経費: 4,500千円)
2028年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2027年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2026年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2025年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | モデル・データ駆動融合 / モデル駆動型アプローチ / データ駆動型アプローチ / ダイナミクス推定 / ダイナミクス制御 / ハミルトニアン / 正準方程式 / ハミルトン方程式 / データ駆動・モデル駆動融合 / 神経ダイナミクス推定 / 潜在ダイナミクス抽出 / 神経制御理論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本国際共同研究では，モデル駆動型のアプローチとデータ駆動型のアプローチの融合により，高次元の神経活動計測データから潜在する神経ダイナミクスを推定するためのアルゴリズムを構築するとともに，脳機能操作の精緻化を実現するための数理基盤を構築する．
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| 研究実績の概要 |
本国際共同研究の初年度目にあたる令和５年度は，モデル駆動型手法とデータ駆動型手法の融合により，神経ダイナミクスの推定を精緻に行うための手法を構築した．神経細胞の時空間ダイナミクスを考慮したモデル駆動型アプローチとマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づくデータ駆動型アプローチを融合することにより，神経システムの時空間ダイナミクスを精緻に推定するための手法を構成した．さらに，神経システムの数理モデルを考慮した非線形ダイナミクス制御を実現するアルゴリズムを構築し，入力強度に制約が存在する状況下でも，精緻な推定と制御を同時に実現する手法を構成した．加えて，計測データに基づいて，神経システムが受け取る入力の空間的構造を推定するアルゴリズムを構築した．グラフ構造を考慮した多次元自己回帰モデルを構成することで，入力時空間構造の精緻な推定を実現した．計測時系列データから背後に存在する動的システムの支配方程式を推定するために，ハミルトニアンのスパース表現に基づいた推定アルゴリズムを構成した．ハミルトニアンのスパース表現を導入することで，正準方程式における共通なスパース係数を導入するとともに，エネルギー保存則を考慮した推定アルゴリズムを構成し，時系列データからの動的システムの精緻な推定を実現した．以上の研究成果は，国内外の英文学術雑誌や国際学会論文として公表するとともに，関連研究者からの注目を受け，非線形ダイナミクス研究に関連する国際学会からの受賞を受けた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初予定していた，モデル駆動型手法とデータ駆動型手法の融合によるダイナミクス推定に加えて，ダイナミクス制御に関する理論的成果も得られたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
より複雑な非線形ダイナミクスを有する場合について，モデル駆動とデータ駆動の融合アルゴリズムの構築を進める．
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