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神経回路網における情報の時間表現の研究が近年注目を集めている。まず、単一ニューロンがコインシデンスディテクターであるとするパルスコードのレベルがあるが、単一ニューロンが時間コードをおこなっているかレートコードをおこなっているかによらず、ニューラルネットのレベルでのダイナミックスが情報を表現することが考えられる。本研究は、神経回路の示すカオス的遍歴がどのような時間コードをおこなっているかを明らかにすることを目的にし、以下の結果を得た。
カオス的遍歴過程での相互情報量は時間に対して指数関数的に減少する。これは各ビットで情報が分散してうけもたれていることを意味する。さらに、これからネットワークの高い発火状態から低い発火状態までの間に情報は分散していることがわかる。このようにして、各記憶の項目間に関係が生じ、その関係がダイナミックに変動していくのである。
さらに、このような挙動はもともと安定なニューロンのネットワーク内でおこることであるので、縮小写像をカオスで駆動する状況を生み出す。そこで、縮小写像を構成するニューラルネットにカオスニューロンを結合させ、カオスによって駆動された定常ネットワークのモデルの挙動を調べることが、カオス的遍歴による情報の時間表現を研究する上で重要になる。このようなモデルにおいて、フラクタルアトラクターを得た。この情報論的特性として、フラクタル構造の中に外部情報を局在化させることができ、学習と想起を同時におこないうる機構をみいだした。
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