文脈情報の記憶・学習ダイナミクスにおけるトップダウン修飾メカニズムの解明

• 研究課題/領域番号: 25K03189
• 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61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 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: 中部大学
• 研究代表者: 塚田 啓道 中部大学, AI数理データサイエンスセンター, 准教授 (40794087)
• 研究分担者: 池口 徹 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (30222863) ; 毛内 拡 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 助教 (90708413) ; 塚田 稔 玉川大学, 脳科学研究所, 客員教授 (80074392) ; 奈良 重俊 岡山大学, 環境生命自然科学研究科, 特命教授 (60231495)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2026年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2025年度: 11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
• キーワード: 時空間学習則 / 文脈学習 / 海馬 / フラクタル / 情報圧縮

研究開始時の研究の概要

人間の脳は時々刻々と変化する自然界の大容量同時並列的な文脈情報を、限られた記憶ネットワーク空間に効率的に情報圧縮し学習・記憶する情報処理機能を持っていることである。これらの情報処理は、人間の“注意”や“意識”、“感情”に代表されるトップダウン情報を巧みに利用することで実現可能となっている。本研究課題では、文脈情報（時間順序の情報）の識別能力が非常に高く、感情と密接に関係する“揺らぎ情報”に敏感に応答する時空間学習則（STLR）の情報処理原理を突破口として、文脈学習の情報圧縮機能を初めとした脳の新たな文脈情報処理メカニズムを理論と実験の融合研究から明らかにする。