2022 Fiscal Year Annual Research Report
Information Processing Models and Data Analysis Platforms for Multicellular Neurodynamics
| Project Area | Multicellular neurobiocomputing |
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| Project/Area Number |
21H05163
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| Research Institution | Future University-Hakodate |
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Principal Investigator |
香取 勇一 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (20557607)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 秀行 大分大学, 理工学部, 講師 (00733510)
徳田 慶太 筑波大学, システム情報系, 助教 (50762176)
保坂 亮介 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (80569210)
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| Project Period (FY) |
2021-08-23 – 2024-03-31
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| Keywords | レザバー計算 / ニューラルネットワーク / 感覚情報処理 / 運動制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度の研究は順調に進行し，多くの成果を得ることができた． 特にレザバー計算の枠組みを拡張したネットワークモデルの構築は，昨年度から解析を進めてきたレートモデルに加え，スパイキングニューロンモデルを使った多面的な解析を進めることができた．
まず環境からの報酬に基づく学習を含む強化学習とレザバー計算を組み合わせたネットワークモデルの解析を実施した．このモデルをロボットシミュレータ環境で評価し，適切な行動を学習することを確認した．また，相互接続の強度，非線形素子の時定数，記憶容量（タスク成功率）との関係を明らかにし，タスクに応じたレザバーの明確な設計指針を確立した．この短期記憶は，部分的に観測可能なマルコフ決定過程（POMDP）環境でその効果を発揮する．また強化学習と予測符号化を組み合わせた統合レザバー情報処理モデルを構築した．このモデルは，強化学習タスクに適用可能であることに加え，予測符号化によって環境変化を予測することでメンタルシミュレーションを実現する．感覚情報処理と運動生成を統合するメンタルシミュレーションにより実現される行動計画の機能を検討した．実環境で経験したことのない目標状態であっても，シミュレーションにおける行動計画に基づいて，実環境で目標状態に到達する行動をとることを示した．
さらに神経培養系での情報処理の解析基盤を構築するため，スパイキングニューロンをベースにしたネットワークモデルを実装した．このモデルを用いて神経培養系におけるレザバー計算の性能評価を進めた．数値シミュレーションの結果から，モジュール構造や抑制性細胞の重要性が明らかになった．この解析結果により，神経培養系の情報処理構築の設計指針が明らかになった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
様々なネットワークモデルを構築し，その有効性を確認することが出来た．またスパイキングニューロンモデルによる検証も進めることができたため，研究は順調に進展しているといえる．今後の課題は，実問題・実応用に含まれる問題の複雑さ難しさに対応するための詳細な検証となる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，これまでに構築した各種情報処理モデルの深化に加えて，構築した計算機構を培養神経回路へ実装するための検証を発展させる必要である．さらに生体時系列の解析手法を用いて、神経培養系などの生体から得られる多次元時系列データの解析，それ踏まえた数値シミュレーションにより，実験条件の設定にフィードバックする知見を得る必要がある．
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