記憶回路網における文脈情報の修飾・統合機能に関する実験と理論の融合研究

2023 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 20H04246
• 研究機関: 中部大学
• 研究代表者: 塚田 啓道 中部大学, AI数理データサイエンスセンター, 准教授 (40794087)
• 研究分担者: 津田 一郎 中部大学, 創発学術院, 教授 (10207384) ; 塚田 稔 玉川大学, 脳科学研究所, 客員教授 (80074392) ; 奈良 重俊 岡山大学, 環境生命自然科学研究科, 特命教授 (60231495) ; 山口 裕 福岡工業大学, 情報工学部, 助教 (80507236)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 時空間学習則 / 文脈情報処理 / 実験と理論の融合 / フラクタル / ニューラルネットワーク / 文脈学習 / 海馬 / トップダウン

研究実績の概要

本研究課題はこれまで脳の海馬の記憶・学習ネットワークの生理学実験に基づき、文脈情報を学習・記憶する情報処理メカニズムの解明を目指して研究を進めてきた。
本年度はこれまでの4年間で進めてきた海馬の生理学実験、数値計算によるシミュレーション結果について統合的に議論し、海馬の文脈情報学習の理論構築を進めた。
STLRを用いた神経ネットワークの数値実験においては、前年度に明らかになった時間履歴を含んだSTLRが文脈情報の時間順序識別能力が高くなるメカニズムについての検討を行なった。結果として、STLRのカルシウム濃度とLTP/LTDに関連する閾値および学習率と深い関連性があり、STLRに時間履歴の影響を入れることで文脈情報分離におけるシナプス結合の初期値依存性が低減されることも明らかになった。
これまでの生理学実験におけるアセチルコリン等のトップダウン投射の学習への影響や数値実験の結果を踏まえた学習理論構築においては、STLRのカルシウム濃度とLTP/LTDに深く関連する閾値の範囲を拡張した拡張STLRモデルの構築に成功した。この学習則の拡張はアセチルコリン等のトップダウン投射の影響を組み込んだ海馬の新たな学習メカニズムの発見に繋がるとともにこれまでのSTLRの文脈情報の順序識別能力を格段に向上できる可能性があり期待できる。
また、STLRは決定論の学習モデルのためAIへの活用が限定的であったため、汎用性を高めるためにSTLRの確率モデルへの拡張も推進している。
今後、本研究成果を基盤として並列情報処理のハードウェアへの実装も視野に入れた研究への展開が期待できる。

現在までの達成度 (段落)

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Understanding visual hallucinations: A new synthesis (2023)
  • 著者名/発表者名: D. Collerton, J. Barnes, N. J. Diederich, R. Dudley, D. ffytche, K. Friston, C. G. Goetz, J. G. Goldman, R. Jardri, J. Kulisevsky, S. J.G. Lewis, S. Nara, C. O’Callaghan, M. Onofrj, J. Pagonabarraga, T. Parr, J. M. Shine, G. Stebbins, J. P. Taylor, I. Tsuda, R. S. Weil
  • 雑誌名: Neuroscience & Biobehavioral Reviews 巻: 150 ページ: 105208～105208
  • DOI: 10.1016/j.neubiorev.2023.105208
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Review: Nicotinic acetylcholine receptors to regulate important brain activity-what occurs at the molecular level? (2023)
  • 著者名/発表者名: Nara Shigetoshi、Yamaguti Yutaka、Tsuda Ichiro
  • 雑誌名: Cognitive Neurodynamics 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.1007/s11571-023-09975-7
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Learning long-term motor timing/patterns on an orthogonal basis in random neural networks (2023)
  • 著者名/発表者名: Kawai Yuji、Park Jihoon、Tsuda Ichiro、Asada Minoru
  • 雑誌名: Neural Networks 巻: 163 ページ: 298～311
  • DOI: 10.1016/j.neunet.2023.04.006
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Hebb則と時空間学習則のパターン分離能力の比較 (2024)
  • 著者名/発表者名: 塚本 陽太，塚田 啓道，塚田 稔，池口 徹
  • 学会等名: 2024年電子情報通信学会総合大会
• [学会発表] 温故知新：学会設立時のニューロ研究への思い (2023)
  • 著者名/発表者名: 塚田稔
  • 学会等名: 33回日本神経回路学会全国大会
  • 招待講演
• [学会発表] RNNによる信号再分離タスクにおける相互情報量学習を用いた機能分化構造の誘発 (2023)
  • 著者名/発表者名: 塘田 悠希, 山口 裕
  • 学会等名: 日本応用数理学会第20回研究部会連合発表会
• [学会発表] カオス信号を分離するRNN における機能分化構造の解析 (2023)
  • 著者名/発表者名: 塘田 悠希, 山口 裕
  • 学会等名: 2023 年度 (第76回) 電気・情報関係学会九州支部連合大会
• [学会発表] 1/fノイズ生成を学習させた RNNの性能評価 (2023)
  • 著者名/発表者名: 中村翔太, 山口裕
  • 学会等名: 第33回 日本神経回路学会 全国大会 (JNNS2023)
• [学会発表] RNNを用いたシータ位相歳差現象の再現時にみられる興奮性・抑制性ニューロン間の役割分化 (2023)
  • 著者名/発表者名: 下坂碧, 山口裕
  • 学会等名: 第33回 日本神経回路学会 全国大会 (JNNS2023)
• [学会発表] Functional differentiation of the nervous system by self-organization with constraints. (2023)
  • 著者名/発表者名: 渡部大志、津田一郎
  • 学会等名: 日本進化学会第25回沖縄大会
• [学会発表] 進化が埋め込まれた脳と心のダイナミクス (2023)
  • 著者名/発表者名: 津田一郎
  • 学会等名: 日本進化学会第25回沖縄大会
• [学会発表] 力学系の機械学習と記述安定性 (2023)
  • 著者名/発表者名: 津田一郎
  • 学会等名: シンポジウム「インタラクション創発学術院原理の解明へ」
  • 招待講演
• [学会発表] A mechanism of the emergence of functional differentiation in the brain - a variational principle (2023)
  • 著者名/発表者名: Ichiro Tsuda
  • 学会等名: International Symposium on “What is an emerging interaction? ― An exploration of the principle of emerging interactions in spatiotemporal diversity”
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] Cerebri Scientiae Principia Mathematica (2023)
  • 著者名/発表者名: 津田一郎
  • 学会等名: 中部大学特別講演会
  • 招待講演
• [学会発表] 複雑系の科学：物語ることによる彫刻 (2023)
  • 著者名/発表者名: 津田一郎
  • 学会等名: ２１世紀の複雑系研究集会
  • 招待講演
• [図書] 心はすべて数学である (2023)
  • 著者名/発表者名: 津田一郎
  • 総ページ数: 240
  • 出版者: 文春学藝ライブラリー 思28
• [図書] 初めて語られた科学と生命と言語の秘密 (2023)
  • 著者名/発表者名: 松岡正剛、津田一郎
  • 総ページ数: 416
  • 出版者: 文春新書1430