| 研究概要 |
海馬の培養神経細胞への刺激と小型ロボットへの反応によるトップダウン・ボトムアップ反応のニューロモデル構築とその構造からの知識獲得を研究目的とし,今年度は,ラット海馬から抽出した培養神経細胞と小型ロボット(ケペラ)とを接続して,トップダウン・ボトムアップ処理の入出力関係を学習型神経回路モデルで構築するための基礎検討を行った.検討内容は次の通りである.
(1)ラット培養細胞とケペラとの接続経路の整備
・ラットの海馬からの神経細胞を培養する培養装置,活動電位を測定する多点電極装置,ケペラ,コンピュータ,制御ソフト(LabVIEW8),接続経路等の整備を林と工藤が行った.
(2)ケペラ走行用迷路コースの整備
・工藤がケペラ走行用迷路コースを工作した.また,林がwebカメラでのケペラ検出画像用の画像処理アルゴリズムを確認した.
(3)画像検出用プログラムの整備
・林と福島が学習型神経回路モデルを提案し,webカメラを用いたケペラ画像検出用プログラムを作成して,ケペラの運動エッジの方位選択成分を抽出した.
(4)トップダウン・ボトムアップ処理アルゴリズムの基礎検討
・林と工藤,馬野でトップダウン・ボトムアップ処理アルゴリズムの基礎検討を行った.
・全体システムの推論機能には,ファジィ推論による培養神経細胞の反応規則性の同定手法を用いた.
これらの基礎的検討実験から,培養神経細胞による自発的活性電位でのケペラ走行が可能となった.また,ファジィ推論によるケペラの障害物回避制御が可能となった.さらに,ファジィ推論ルールの前件部適合度から培養神経細胞の反応規則的な学習性を確認できた.
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