| 研究課題/領域番号 |
22K12186
|
|---|
| 研究機関 | 立命館大学 |
|---|
研究代表者 |
坪 泰宏 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (40384721)
|
|---|
| 研究分担者 |
寺前 順之介 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| キーワード | 確率型情報処理 / 脳神経科学 / バイアス / 局所回路 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究課題では，「脳神経系の低消費エネルギー性を模倣した実用化可能な動的確率情報処理システムを構築する」ことを究極的な目的として，従来の確率型情報処理様式で取り込まれていなかった「時間」に関する確率性や，システムの「学習」に関する確率性を取り込んだ，神経回路レベルの確率型数理モデルの構築を目指す．この目的で2022年度は，行動レベルの動的確率型数理モデリングを行うために音楽ゲームを模したタッピング運動課題で得られる行動データ・脳活動データを取得する実験系を構築し予備的実験データを取得すると同時に，神経回路レベルの動的確率型数理モデリングを行うために，近年提案したシステムの学習が確率的である神経回路レベルの数理モデルを連続時間に拡張する形式を模索した．具体的には，音楽ゲーム（beatmania IIDX INFINITAS）のスコアにより実験協力者の熟練度を評価し，音楽ゲームを模した不規則タッピング課題に対するタッピングタイミングの不規則性と脳波事象関連電位を計測することで，熟練度とタッピング戦略の関連性を調査するための予備的実験データを取得し，行動レベルの不規則性としてタッピングタイミングの統計性を解析した．結果として，提示位置の不規則性は提示タイミングの不規則性に比べて，行動レベルの不規則性に対して大きな影響を与えないことがわかった．また，神経回路レベルの数理モデルとして，離散時間2値型確率モデルを連続時間へ拡張することを目指して，神経細胞の状態とシナプス結合の状態の動的確率変化の表現形を模索した．
|
| 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
初年度は，行動レベルの動的確率型数理モデルを目指して，音楽ゲームを模した不規則タッピング課題に対するタッピングタイミングの不規則性と脳波事象関連電位を計測することを予定していたが，予定通り予備的実験データを取得し，行動の不規則性の解析を行うことができた．一方で，提示位置の不規則性がタッピングタイミングの不規則性に与える影響が予想以上に小さいことがわかったため，2年目以降では，提示タイミングの不規則性を中心として実験を組み立てることを検討している．また，数理モデルの構築に関しては，離散時間2値型確率モデルを連続時間へ拡張することを目指して，神経細胞の状態とシナプス結合の状態の動的確率変化の表現形を模索していると同時に，背景にある数理モデルの変数の状態空間の表現形式の統計性について調査している．
|
| 今後の研究の推進方策 |
2年目の2023年度は，行動レベルの計測実験・確率モデリングに関して，提示タイミングの不規則性を中心とした実験系を再構築し，実験を行うとともに，得られた実験データを元に動的で統計的なモデリングを行う．また，数理モデルの構築に関しては，引き続き，離散時間2値型確率モデルを連続時間へ拡張することを目指して，背景にある数理モデルの変数の状態空間の表現形式の統計性を参考にして，神経細胞の状態とシナプス結合の状態の動的確率変化の表現形を模索すると同時に，行動レベルの不規則性との対応を検討する．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
当初，システム構築時に研究者の協力を想定していたが，その部分を効率的に進めることで研究代表者のみで実施できたため．次年度使用額は，計算機と実験機器の拡充に使用する計画である．
|
