汎用人工知能に向けた転移学習の神経基盤検証とモデル化

• 研究課題/領域番号: 24KK0186
• 研究種目: 国際共同研究加速基金(海外連携研究)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 船水 章大 東京大学, 定量生命科学研究所, 講師 (20724397)
• 研究分担者: 平 理一郎 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (80712299) ; 山田 航太 東京大学, 定量生命科学研究所, 特任研究員 (80985911)
• 研究期間 (年度): 2024-09-09 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 20,800千円 (直接経費: 16,000千円、間接経費: 4,800千円); 2027年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2026年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2025年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
• キーワード: Neuro-AI / システム神経科学 / 人工知能 / 人工神経回路網 / マウス

研究開始時の研究の概要

生物は，無限の課題を，単一の脳で解くことが出来る．この汎用性の背後には，ある課題で得た知見を，他の課題に活用する転移学習があると考える．本研究は，脳の転移学習の神経基盤を，マウスの行動課題・1万細胞以上の神経活動計測で検証する．これらの行動・単一細胞精度の大規模データに基づく国際共同研究で，脳型人工知能　(AI) を構築する．動物実験の詳細な神経活動データに基づくAI開発，すなわち，Neuro-AIの発展を目指す．