| 研究課題/領域番号 |
24K23902
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
澤田 和弥 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (60914041)
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| 研究期間 (年度) |
2024-07-31 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 点過程 / 因果性検出 / スパイク列 / 脳神経回路 / リザバーコンピューティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳神経系で観測されるスパイク列と呼ばれる点過程のみから，脳神経回路網の機能的結合を明らかにすることは非常にチャレンジングな課題であり，点過程に対する因果性検出手法が様々提案されている．
しかし，従来の点過程に対する因果性検出手法は，大規模な点過程に対して計算量が大きいという問題点がある．
そこで本研究では，大規模点過程に対する高速な因果性検出手法の開発及び，大域的なネットワーク構造推定手法の開発を行う．
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