| 研究領域 | 生物ナビゲーションのシステム科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
16H06545
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 (2017-2021)
大阪大学 (2016) |
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研究代表者 |
木村 幸太郎 名古屋市立大学, 大学院理学研究科, 教授 (20370116)
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| 研究分担者 |
石原 健 九州大学, 理学研究院, 教授 (10249948)
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| 研究期間 (年度) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| キーワード | 行動 / イメージング / 深層学習 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、モデル動物・線虫C. エレガンスを対象として、不確かな位置情報に基づいて目的地に向かう「探索型ナビゲーション」の神経基盤の解明を目指した。本研究の成果として、「微分と積分による意思決定の分子メカニズムの解明」「行動軌跡から内部状態を推定する人工知能技術の開発」「線虫の全脳神経活動計測を効率的に行うための人工知能技術の開発」などが挙げられ、成果の一部は国際共同研究に発展した。
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| 自由記述の分野 |
神経科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
主な成果の１つである「行動軌跡から内部状態を推定する人工知能技術」は、線虫だけでなくペンギンや海鳥などさまざまな動物の軌跡から、記憶や感情を反映する内部状態を推定する画期的な技術であり、Nature系のWebメディアから取材も受けた。また、もう１つの主要な成果である「全脳神経活動計測を効率的に行うための人工知能技術」は、線虫だけでなく小型魚類の心筋細胞やガン細胞の活動解析などにも応用することができ、この技術も大きな注目を浴びた。このように、本研究によって、線虫の脳活動のメカニズムを解明するのみならず幅広い生命科学分野に貢献できる人工知能技術を開発することができた。
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