樹状突起上の高次統計計算による集団符号化

• 研究課題/領域番号: 25K03085
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連; 小区分61030:知能情報学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 島崎 秀昭 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50587409)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2029年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2028年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2027年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2025年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
• キーワード: 高次相関 / 非線形性 / スパース活動

研究開始時の研究の概要

現代のニューラルネットワークを用いた人工知能技術は，入力の高次の統計的特徴に反応する非線形ニューロン素子を持ち，高次の関係性（高次相関）を通じて高い記憶容量を実現する現代的ホップフィールドネットワークとして理解されつつある．一方で，脳の神経細胞も入力の高次の特徴量に反応し，高次相関を伴うスパースかつ多様な集団活動を示すことが知られている．本研究では，こうした特徴的な集団活動を生む神経細胞の樹状突起上の非線形演算機構を明らかにし，スパイクイベントに基づく符号化モデルを構築することで，脳と人工知能モデルの差異と共通原理を明らかにする．