本研究では、脳の領野間結合様式及び空間的・時間的な階層性を持つ情報動態に学んだ非同期並列情報処理アーキテクチャの提案、実装、実証することを目的としている。昨年度の成果である、(a)脳情報参照アーキテクチャ(BRA)の形で脳情報動態のデータ構築、(b)脳におけるプランニング機能の調査とソフトウェア開発、(c)人工ニューラルネットワークの計算グラフの最適化アルゴリズムの開発と性能確認を踏まえ、下記3項目について研究を進めた。 BRAにおける解剖学的構造の記述である脳情報フロー(BIF)については、まずヒトの脳内のメゾスコピックレベルでの領野間における接続の情報について最も蓋然性の高い仮説を得るために、ヒトとそれ以外の哺乳類のコネクトーム情報を収集する基礎的な調査を行った。さらにBIFの信憑性を論文で裏付けるデータの試作をすすめ、その作業に必要な工数を見積もった。BRAデータの開発および公開する環境については、データ記述環境としてBRAの作成者が記述したBRA形式データの検証スクリプトを作成し、BIF形式の一元化にむけた検討を行った。また今後との公開に適したデータ形式としてGoogol Spreadsheetを主に用いつつ、GitHub上で公開する方法が動作速度の点などから可能であることを確認した。さらに大脳新皮質・基底核回路の基本的な構造を反映した複合学習器を、BRAデータ上のHCDデータとして記述し、BriCA を用いて実装し、動作確認を行った。 今年度の成果によりBRAをスケーラブルに構築するための環境整備が進み、それを用いたソフトウェアの実装が可能であることが確認された。
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