| 研究課題/領域番号 |
20H00235
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
田中 聡久 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70360584)
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| 研究分担者 |
篠田 浩一 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (10343097)
田中 雄一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029)
菅野 秀宣 順天堂大学, 医学部, 非常勤講師 (90265992)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 審査結果の所見の概要 |
ブレインマシンインターフェース(BMI)技術では、脳波に大きな個体依存性が存在するためユーザーごとにキャリブレーションする必要があった。本研究では、蓄積した多種多様な脳波をデータベース化し、個体依存性を分離できる深層ネットワークBrainNetを構築し学習することで、キャリブレーションを必要としないBMIを構築し、さらに脳に埋め込んだ電極により、想像した音声を抽出するためのBMIの設計を目指す。
脳波の実測データを大量に用いた機械学習によりBMIのキャリブレーションの問題を解決し、さらに個体に依存しない特徴を抽出する学習モデルを構築するというアイディアには高い独創性と創造性が認められる。侵襲BMIの実用化が進めば、その社会的インパクトも極めて大きい。
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