| 研究課題/領域番号 |
20K19882
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 順天堂大学 (2023)
筑波大学 (2020-2022) |
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研究代表者 |
徳田 慶太 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 准教授 (50762176)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 小脳 / カオス / ギャップジャンクション / レザバー計算 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題の目的は、小脳顆粒細胞層におけるギャップジャンクションが時空カオスを引き起こし、それが適切な情報表現を可能にしているという計算論的仮説を提唱し検証することであった。数理モデルを用いた解析により、ギャップジャンクションの導入により表現の複雑性の向上が示された。さらに、出力パターンの複雑性を保ちながら、安定して同一入力に対して同一出力を出す能力の条件も理解された。一方で、系のカオス性が強い場合、出力パターンの複雑性が上がるが、初期値依存性が強くなり、汎化能力とのトレードオフが明らかになった。この問題解決のため、外部入力の振幅に時間的周期性を持たせることでシステムを安定化させる着想を得た。
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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 |
小脳の顆粒細胞層は、情報が入力する部分であり、その情報処理を明らかにすることは、小脳の機能の理解に取って必要不可避なことである。本研究では、小脳の顆粒細胞層に大量に存在するギャップジャンクションの機能的な役割について仮説を立て、数理モデルを用いた理論的な解析により、その論理的な整合性を検証した。強い非線形性を持つ神経系において、解剖学的な構造であるギャップジャンクションの存在が、どのようなダイナミクスの生成につながり、さらにはどのような情報処理につながるのかを理解するためには、数理モデルを用いた研究が必須であった。本研究の成果が、中枢神経系の生理や病理を解明するために今後貢献すると考えられる。
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