| 研究課題/領域番号 |
20K12004
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 近畿大学 (2022)
国立研究開発法人情報通信研究機構 (2020-2021) |
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研究代表者 |
篠崎 隆志 近畿大学, 情報学部, 准教授 (10442972)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 神経科学 / ニューラルネットワーク / モデル / 数値解析 |
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| 研究成果の概要 |
神経集団における膜電位の同期特性について、一般に用いられている線形なLeaky Integrate-and-Fire (LIF) モデルと、非線形なExponential Integrate-and-Fire (EIF) モデルを用いて、Fokker-Planck方程式による数値解析を行った。その結果、非線形モデルにおけるNaイオン電流の項が自発発火状態下で弱い抑制性入力を受けることによって神経集団の膜電位の同期を生じさせ、Synfire Chainと呼ばれる同期発火の伝播モデルと併せることによって、脳における情報の高効率なゲーティングを行っている可能性を示した。
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| 自由記述の分野 |
計算論的神経科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
生体の脳は、半導体を用いた一般的な情報処理システムに対して圧倒的に高いエネルギー効率を実現しているが、その原理の詳細は明らかになっていない。本研究成果により、脳は、Naイオンチャンネルの開度が膜電位に与える動的な特性に環境ノイズをうまく併せて利用することによって、情報のゲーティングを行っている可能性が示され、脳の高いエネルギー効率の秘密の一端を明らかにした。本研究結果を応用することによって、より高いエネルギー効率での情報処理システムの実現や、生体の脳における情報処理の新しい知見が得られることが期待される。
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