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探索的適応を生み出す脳内ネットワーク:メタ強化学習に基づく脳機能モデリング

公募研究

研究領域身体-脳の機能不全を克服する潜在的適応力のシステム論的理解
研究課題/領域番号 22H04793
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
研究機関防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群)

研究代表者

植山 祐樹  防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 准教授 (30710800)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2023年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
キーワード強化学習 / fMRI / メタ学習 / 運動学習 / リカレントニューラルネットワーク / 運動ノイズ / 探索ノイズ / AR / 脳イメージング
研究開始時の研究の概要

我々は未知の環境に対して試行錯誤的な振る舞いをとることで,その結果として得られる限られた情報から環境への適応を効率的に実現することができる。そのような探索的な適応機能はメタ強化学習としてモデル化が可能であり,近年のAI研究では身体欠損を伴う身体ダイナミクスの変化に対しても素早く適応し,新たな運動機能が獲得されることが報告されている。そこで本研究では,試行錯誤的な探索行動に基づく適応機構を探索的適応として定義し,それが超適応の一端を担う脳の計算機構であると考える。そして,その神経基盤を明らかにするために,視覚運動学習を対象としたfMRI実験による脳機能画像および計算論の両面からアプローチする。

研究実績の概要

我々は未知の環境に対して試行錯誤的な振る舞いをとることで、その行動の結果として得られる限られた情報を基に効率的な環境への適応を実現している。本研究では、そのような試行錯誤的な探索行動に基づく適応機構を探索的適応として定義し、それを実現する神経基盤の解明を目的とする。そのために、視覚運動学習における回転座標変換課題を対象に、fMRIによる課題遂行中の脳活動から、課題遂行時に発生する探索的適応をメタ強化学習としてモデル化する。そして、脳活動をモデルによる推定結果に基づいて分析することで、探索的適応を実現している脳内ネットワークの同定を目指す。
今年度の成果として、昨年度に同定した探索的適応を実現する脳内ネットワークに対する神経回路モデルを構築した。構築した神経回路モデルは、LSTMと呼ばれるリカレント型の回路モデルによって構成されており、深層強化学習によって学習することで、シミュレーションによってfMRI実験で得られた行動データを高精度に再現することができた。今後、構築された神経回路モデルを用いることで、より詳細な神経基盤が明らかになると考えられる。
加えて、運動技能の獲得のために、拡張現実感技術(AR)を用いた新たな訓練手法を開発し、ダーツを用いた実験によってその有効性を明らかにした。開発した訓練手法を用いることで、訓練後にダーツ技能が向上することが明らかとなった。さらに、ARを用いた訓練時には、運動時に発生する運動ノイズ全体の大きさには変化はないものの、運動ノイズに含まれる探索ノイズの成分が増加していることが示唆された。探索ノイズは運動計画の更新に関与するものである。したがって、ARを用いた訓練によって探索的適応が促進された可能性があり、本成果は、運動技能の向上を自発的に誘発させる新たな訓練手法につながると考えられる。

現在までの達成度 (段落)

令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (5件)

すべて 2024 2023 2022

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Basketball free-throw training with augmented reality-based optimal shot trajectory for novice shooters2024

    • 著者名/発表者名
      Yuki Ueyama, Masanori Harada
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 14 号: 1 ページ: 1-9

    • DOI

      10.1038/s41598-024-51190-9

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Augmented Reality-Based Trajectory Feedback Does Not Improve Aiming in Dart-Throwing2023

    • 著者名/発表者名
      Yuki Ueyama, Masanori Harada
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 11 ページ: 64738-64744

    • DOI

      10.1109/access.2023.3289711

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 軌跡または手の姿勢の表示による AR訓練がダーツの投射精度に与える影響2023

    • 著者名/発表者名
      植山祐樹,原田正範
    • 学会等名
      第46回日本神経科学大会
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Effects of a Robotic Hip Prosthesis on Energy Metabolism: A Pilot Case Study in a Non-amputee Individual2022

    • 著者名/発表者名
      Toru Kurihara, Yuki Ueyama, Masanori Harada
    • 学会等名
      2022 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM 2022)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 深層強化学習を用いたシミュレーション環境におけるロボット股義足の歩行位相に 基づく制御2022

    • 著者名/発表者名
      栗原徹, 植山祐樹, 原田正範
    • 学会等名
      第45 回日本神経科学大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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