| 研究課題/領域番号 |
26430009
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
神経生理学・神経科学一般
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
山崎 匡 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40392162)
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| 研究分担者 |
田中 繁 電気通信大学, 脳科学ライフサポート研究センター, 特任教授 (70281706)
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| 研究協力者 |
五水井 柾人
古荘 航
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 小脳 / シナプス可塑性 / 理論 / シミュレーション / 高性能神経計算 / 運動学習 / モデル / 記憶学習 / 記憶 / 眼球運動 |
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| 研究成果の概要 |
小脳運動学習における最も重要な可塑性は平行線維－プルキンエ細胞間シナプスの長期抑圧であると考えられるが、近年小脳内の様々な場所に分散された複数の可塑性が発見され、全てが運動学習に関与していることが明らかになってきた。本研究では、それらの可塑性の相補的な役割と運動学習への影響を、小脳の理論モデルを用いて明らかにすることを試みた。小脳運動学習の統一された理論的枠組みを提唱し、さらに大規模数値シミュレーションによる検証と、スパコンを用いた巨大な小脳モデルの実装を行った。また、小脳の計算機構の再検討を行い、従来考えられてきた教師付学習機械よりも高度な計算を行いうることを示唆した。
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