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本研究では我々の認知作用の生物学的な基底となっている脳神経系での情報処理、とくに並列分散的な神経回路網が如何にして複数の感覚知覚情報を統合しているのかを、大脳皮質微小回路の投射ネットワーク構造とそのダイナミクスから理解することを目指している。
大脳の皮質微小回路を構成する神経細胞モデルとして、神経細胞の樹状突起がもつ複雑な空間構造をシンプルに表現するための単一神経細胞モデルを構成した。この神経細胞モデルでは、多様な空間構造を示す樹状突起上での細胞内ダイナミクスが、細胞体、および樹状突起上に点在する複数のシナプスサイトの局所的な活性度の相互作用として表現される。さらに、このような空間的な広がりをもった神経細胞モデルに適用可能なシナプス学習則を記述した。学習則は、局所的なカルシウムイオン濃度を想定した局所変数に基づき、神経細胞上のシナプス部位で局所的に機能するBCMタイプの増強/減弱双方向性のシナプス学習則とした。これにより、細胞内ダイナミクスを伴う複数のシナプス可塑変化が記述可熊となった。
また、生理学的な微小回路構造に基づく神経回路ダイナミクスと、抽象的なモジュール型神経回路モデルにおけるカオスに基づいた情報統合過程との関係についての考察を行った。
本研究は脳神経系の生理学的な側面を踏まえつつ、モデル研究から我々の認知作用を明らかにすることを目指している。認知作用の特徴は、それが置かれている環境とその履歴に極めて大きく依存している点にある。したがって、単に物理学的なモデル解析だけでは不十分であり、モデルが置かれる環境を如何に設定するかが重要である。現在、皮質微小回路のモデル記述、および解析と共に、認知作用を議論するに十分なモデル解析のための環境設計を行っている。
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