| 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，非線形ダイナミクスを生成・駆動している潜在成分の推定法の開発に従事した．提案法は独立イノベーション分析と呼ばれるものであり，従来は線形性を仮定していた自己回帰モデルを，一般的な非線形自己回帰モデル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，従来法では困難だった，非線形な脳・行動ダイナミクスを駆動する潜在成分の推定が可能になると期待できる．提案法の有効性を示すため，脳磁図により計測された，外部刺激（視覚・聴覚）下におけるヒトの脳活動計測データに適用した結果，脳ダイナミクスが実際に外部刺激に依存する形で駆動されていることが示された．これらの結果はヒトの脳・行動ダイナミクスを理解・予測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時系列データに適用可能であり，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，非線形ダイナミクスを生成・駆動している潜在成分の推定法の開発に従事した．提案法により，脳ダイナミクスが外部刺激によってどのように駆動されるのかを示す新たな知見が得られた．ここで得られた成果は査読付き国際会議にて発表した．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」を進める．本年度で提案した手法はダイナミクスを駆動する潜在成分を観測時系列データから推定する手法であるが，ダイナミクスの未来状態を予測するためには，そこから逆に観測時系列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，脳・行動ダイナミクスを駆動する潜在成分と，それに基づく脳・行動ダイナミクスの生成モデルとを同時に学習することで，ヒトの未来状態予測を統合的に行う枠組みを提案し，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 |
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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