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非線形ダイナミカル表現学習法の開発による脳の理解と予測

公募研究

研究領域人工知能と脳科学の対照と融合
研究課題/領域番号 19H05000
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
審査区分 複合領域
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

森岡 博史  国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (20739552)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
2020年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2019年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
キーワード機械学習 / 人工知能 / 脳科学 / 非線形解析 / ソフトコンピューティング
研究開始時の研究の概要

本研究は,複雑・非線形な脳のダイナミクスと,その背後にある潜在因子の解明,さらにそれらに基づく脳の予測を目的とする.そのために,新たに深層学習に基づく教師なし非線形ダイナミカル表現学習手法を開発し,ヒトの脳計測データに適用することで,学習された表現空間(潜在因子)とその予測生成モデルの,理論的・脳科学的妥当性を評価する.それにより,脳の情報表現のさらなる理解を目指し,その将来的な脳型情報処理システムへの応用に資する.

研究実績の概要

本研究は,複雑・非線形な脳のダイナミクスと,その背後にある潜在因子の理解を目的とする.そのために本研究では特に,代表者らが近年開発した非線形独立成分分析(ICA)手法を理論的にさらに発展させることで,新たな深層学習に基づく非線形ダイナミカル表現学習法を開発し,脳の非線形ダイナミクスとその背後にある潜在因子の推定を目指す.
本年度は前年度から引き続き,脳ダイナミクスの背後にあり,それをコントロールしている潜在因子の抽出と理解に向けた,非線形ダイナミカル表現学習法の研究を行った.提案法は,近年代表者らが提案した深層学習に基づく非線形ICAを,内部に再帰的な結合と外部入力を持つダイナミカルモデルへと理論的に拡張したものであり,潜在成分にある種の仮定を持たせることで,その理論的な同定性の保証が可能となる.本年度は,前年度において提案した自己教師学習に基づく推定法に加え,さらに教師なし学習に基づく推定法を提案した.新しい教師なし推定法は自己教師学習のように補助観測変数を必要としないため,より汎用性の高い手法であるといえる.提案法の優位性をシミュレーションデータで評価したほか,実データでの有効性を示すため,脳磁図により計測された20人の被験者の脳活動データにも適用した.その結果,外部刺激(ここでは視覚,聴覚)に対応する成分が抽出されることを示し,神経科学的に妥当な結果を得ることができた.また,それらの潜在成分の被験者間での類似度を評価した結果,提案法による潜在成分が他手法よりも高い類似度を持つことが示された.これらの結果はヒトの脳ダイナミクスを理解する上で重要な知見であるといえる.また,提案手法は非線形ダイナミクスを解析する上で極めて汎化性の高い手法であり,脳に限らず様々なダイナミクスに適用可能であるため,今後さらなる発展が期待できる.

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2020 実績報告書
  • 2019 実績報告書
  • 研究成果

    (11件)

すべて 2021 2020 2019 その他

すべて 国際共同研究 (4件) 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 5件、 招待講演 1件)

  • [国際共同研究] University of Helsinki(フィンランド)

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [国際共同研究] Georgia State University(米国)

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [国際共同研究] University of Helsinki(フィンランド)

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [国際共同研究] Georgia State University(米国)

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [雑誌論文] Nonlinear ICA of fMRI reveals primitive temporal structures linked to rest, task, and behavioral traits2020

    • 著者名/発表者名
      Morioka Hiroshi、Calhoun Vince、Hyvarinen Aapo
    • 雑誌名

      NeuroImage

      巻: 218 ページ: 116989-116989

    • DOI

      10.1016/j.neuroimage.2020.116989

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] EEG-based personal identification method using unsupervised feature extraction and its robustness against intra-subject variability2020

    • 著者名/発表者名
      Nishimoto Takashi、Higashi Hiroshi、Morioka Hiroshi、Ishii Shin
    • 雑誌名

      Journal of Neural Engineering

      巻: 17 号: 2 ページ: 026007-026007

    • DOI

      10.1088/1741-2552/ab6d89

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Independent Innovation Analysis for Nonlinear Vector Autoregressive Process2021

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Morioka, Hermanni Halva, Aapo Hyvarinen
    • 学会等名
      International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2021)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning2019

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Morioka
    • 学会等名
      3rd Japanese Meeting for Human Brain Imaging
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning2019

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Morioka
    • 学会等名
      Neuro-inspired AI Workshop
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning2019

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Morioka
    • 学会等名
      Brainstorming on Primate Connectome 2019
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Nonlinear spatial ICA of resting-state fMRI via space-contrastive learning2019

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Morioka
    • 学会等名
      次世代脳プロジェクト冬のシンポジウム2019
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2019-04-18   更新日: 2021-12-27  

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