| 研究概要 |
神経情報を抽出する素材として分散培養神経回路網を用いて研究を行っている。
本年度は、昨年度までに開発したソフトウェアと、神経ネットワークの刺激依存状態変異の持続時間に関する知見を応用して、神経回路網の電気活動ダイナミクスを詳細に解析した。自発活動に一定の状態があることを確認し、これに対して入力した単発の電流刺激が、自発活動の状態を変更しうることを見出した。ダイナミクス・デコーディング・プログラムを開発し、神経情報をダイナミクスの観点から解析可能にした。具体的には結合パターンの規則性や論理性をT-ノルム,T-コノルム演算子を用いて抽出し、その時間変化を特長量として解析することを現在行っている。この結果と時間窓の設定手法を組み合わせることで、ダイナミクス・デコーディング手法が完成する。
さらに、識別パターンを現実の事象と結びつけるために、境界条件をより詳細に制御できる高次脳機能模倣系として、分散培養系に外界と相互作用するシステムを接続した。LEGO-MindstormNXTを用いて小型移動ロボットを構成し、このセンサからの入力を培養系にフィードバックするシステムを開発した。これらの成果を英文論文誌3報、和文誌2報に報告した。研究の進行は順調であり、次年度は手法のブラッシュアップと実証実験を中心に行って、研究成果をまとめていく。
|
