| 研究課題/領域番号 |
19K20355
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
森岡 博史 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (20739552)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 計算神経科学 / 時系列予測 / 非線形解析 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，従来困難であるとされてきた行動計測（カメラなど）からのヒトの未来状態（位置や姿勢）予測問題に対し，新たに行動・脳計測を融合し，それら統計的性質の異なる二つの計測モダリティからの統合的なダイナミクス解析手法を開発することで，これまでとらえることが困難だった，ヒトの「潜在的な行動意思」に基づいた未来状態予測を実現し，その予測精度の向上を目指すものである．
本年度は主に，研究実施計画における「非線形な関係を持つ脳・行動計測モダリティから，共通する潜在行動意思基底の抽出法の開発」を目指し，そのための要素技術となる，脳計測データからの潜在脳活動基底の抽出法の開発に従事した．提案法は非線形空間的独立成分分析と呼ばれるものであり，従来では線形性を過程していた潜在成分モデルを非線形に拡張したものである．非線形性を陽に仮定することにより，従来の手法では抽出できなかった脳活動基底が抽出されることが期待される．提案法の有効性を示すため，磁気共鳴機能画像法（fMRI）により計測された1,000人以上の被験者の脳計測データに適用した結果，今まで知られていなかった，主に五つの非線形脳活動基底が抽出され，それらの基底が空間的に共起することにより脳内のネットワークが構成されていることが示された．これらの結果はヒトの脳活動基底を理解する上で重要な知見であり，本研究を遂行する上でも重要な足がかりとなる．なお，提案手法は脳計測データのみでなく様々な高次元時空間データに適用可能なものであり，幅広い応用が期待される．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は主に，研究実施計画における「非線形な関係を持つ脳・行動計測モダリティから，共通する潜在行動意思基底の抽出法の開発」を目指し，そのための要素技術となる，脳計測データからの潜在脳活動基底の抽出法の開発に従事した．提案法により，これまで知られていなかったいくつかの非線形脳活動基底によってfMRI計測データが構成されるという新たな神経科学的な知見が得られた．また，ここで得られた成果は学術論文誌に投稿したところである．以上を総合して，ヒトの潜在意識からの未来状態予測に向けた研究を順調に進められたと考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は引き続き「非線形な関係を持つ脳・行動計測モダリティから，共通する潜在行動意思基底の抽出法の開発」に従事するのに加え，次の段階である「推定された潜在行動意思とそのダイナミクスに基づく未来状態予測手法の開発」にも踏み入る．本年度に提案した手法は脳計測データからの脳活動基底の抽出法であるが，未来状態を予測するためには，そこから逆に脳・行動計測データを予測する生成モデルの学習も必要となる．そのため次年度では，基底抽出モデルと生成モデルとを同時に学習するための枠組みを提案し，その実データでの評価を目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度の研究内容を鑑みて当初計画していた計算機の購入などを見合わせたほか，コロナウィルスによる影響で旅費の使用も想定を下回ったため，当初の支出見込みを下回った．繰越分は次年度における物品購入費（計算機サーバなど）や旅費に当てる予定である．
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