| 研究概要 |
本年度は,ラット海馬の培養神経細胞と小型ロボット(ケペラ)とを接続して,学習型ファジィモデルによるケペラの制御とその評価について検討した.
1.ラット培養細胞とケペラとの接続経路の確保(林,工藤,馬野,福島)
・培養神経細胞とケペラとの接続を確保し,画像処理によりケペラの走行軌跡を記録した.
2.トップダウン・ボトムアップ処理アルゴリズムによるケペラ実験
・走行壁からケペラまでの距離信号を培養神経細胞に刺激として与える実験設備を整備した.(工藤)
・培養神経細胞からの反応パターンを入力として,ケペラの直線走行の駆動回転数出力を得るファジィモデルの定式化を提案した.(林)
・パターン画像データ等が不足した場合でも精度を確保するニューロ内挿ベクトル法を提案した,(林,福島)
3.ケペラ実験の評価と検討
・カメラ画像から走行軌跡を評価する走行評価システムを構築し,マグネシウム量の変化に対する培養細胞の初期学習での可塑性を議論した,(林,工藤)
・学習型ファジィルール適合度から培養神経細胞の適応学習性について議論した.(林,工藤,馬野,福島)
以上から,ファジィ推論によるケペラの直線走行とその評価が可能となった,また,マグネシウム量の変化から培養細胞の初期学習での可塑性を議論し,学習性ファジィ推論により培養神経細胞の反応規則的な学習性を確認できた.
|
