時間発展に着目したニューロン群活動パターンで観測されるカオス特徴量の調査と応用

• 研究課題/領域番号: 25K15273
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 徳島大学
• 研究代表者: 上手 洋子 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (80582642)
• 研究分担者: 西尾 芳文 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (80253227)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: カオス / ニューロン信号 / 非線形解析 / リザバーコンピューティング

研究開始時の研究の概要

脳の神経回路がどのように形成され、機能するのかを理解することは重要な課題である。本研究では、ニューロン信号のカオス特徴量と情報処理の関係性について明らかにする。まず、ニューロン群活動パターンの時間発展におけるカオス特徴量を求める。実際の生体信号に対してフラクタル次元解析とリアプノフスペクトラム解析を用いて定量化する。
次に応用として、カオス特徴量が時間と共に変化するノードを要するリザバーコンピューティングの性能評価を行う。このフェーズでは、リザバーコンピューティングの代表的なモデルであるエコーステイトネットワークのリザバー層のノードにカオス特徴量を応用した場合の情報処理能力について調査を行う。