研究課題
若手研究(B)
神経スパイク時系列に対する様々な統計解析手法の提案・検討を行った。その結果、これまでの統計解析手法では適用が難しいとされてきたような長時間相関を有する時系列データや、極めて定常な時系列データに対して我々の開発した統計解析手法が有効であることを示された。さらに、神経スパイク時系列の複雑性としてデータの周期性やカオス性などの様々な尺度から時系列を評価し、それらの尺度と神経数理モデルとの関係性を調査した。
計算論的神経科学
本研究成果により、神経活動からこれまでとは異なる新たな情報を抽出することが可能となった。これは、脳神経活動からいかに情報を抽出できるかという脳神経科学における根源的な問いに対する一つの答えとして、意義があるといえる。また現状の機械学習的なAIとは異なる脳に倣った情報処理システムを構築するには、脳神経細胞の情報表現様式を理解することが必要不可欠である。その点で、本研究成果のような神経活動を数理的に抽出する試みは、その情報表現様式を理解する上で一定の意義があるといえる。
