2020 Fiscal Year Research-status Report
Theoretical research on spatiotemporal information processing in the brain
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19K20365
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
寺田 裕 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 基礎科学特別研究員 (40815338)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 理論神経科学 / 平均場理論 / 場の理論 / 位相振動子系 / 嗅内皮質 / 格子細胞 / アトラクターニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳神経系が行っている時空間情報処理のメカニズムを数理的に解明することを目指す．まずはスパイクを発するニューロンから構成されるネットワークやリズムを持つ素子から構成されるネットワークを調べるために標準的な位相モデルの理論解析を行う．
2020年度では前年度から引き続き，位相縮約理論に基づき導出される結合位相振動子系の非線形ダイナミクスを解析するための理論の構築を行った．従来の結合位相振動子系に関する多くの研究においては理論解析の容易さのため，結合ネットワークにおいて均質的結合が仮定されている．しかし，時間や空間の情報処理など高度な情報処理を行う神経回路網は一般的に結合の不均質性を有し，その不均質性が情報処理に大きな役割を果たしている．そこで，位相振動子モデルのダイナミクスに対する生成汎関数を経路積分に基づき構築することで，動的平均場理論を結合位相振動子系に対し発展させた．結合強度パラメーターに関してPlefka展開を行うことで，弱結合の近似のもとミクロなオーダーパラメータが満たすべき動的平均場方程式を導出した．本研究ではGauss分布のような特有の結合分布によって平均を取ることなく解析計算を行なっているため，その他の特有の結合に対する系のダイナミクスを調べるために有用となる理論を構築できた．また，位相モデルのダイナミクスを調べるための生成汎関数を構築することができたため，シータニューロンモデルなどのその他の位相モデルへの拡張にも有用な理論となっている．
加えて，本年度では当初の計画をさらに広げ，側抑制結合により力学的アトラクターが生まれ入力からの情報を表現することができるアトラクターニューラルネットワークの解析を行なった．特に，格子細胞の神経活動を表すアトラクターニューラルネットワークを様々な環境の条件のもと解析した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度では理論解析を進めたものの，新型コロナウイルスの感染拡大により予定されていた出張を行うことができずメールやテレビ会議システムを通じ議論を行なってきたため，共同研究者との議論の効率性が落ちてしまった．その結果，理論解析によって得られた結果が意味することを深く理解するまでに至っていない．今後は議論の回数を増やし，工夫することで研究を進めていく．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は嗅内皮質における格子細胞や海馬における場所細胞といった脳神経系において特に時空間情報処理と結びついた固有の非線形ダイナミクスを表現する結合振動子モデルやシータニューロンモデルを解析する．さらに，動的平均場方程式から逆問題の定式化を行い，アクセス可能な実験データから結合などモデルのパラメータ推定を行う．観測データとの整合性も取りながら理論研究を進めていく．
そして上記の結合系が示す非線形ダイナミクスを理論解析し，計算能力を評価し，非線形ダイナミクスと情報処理能力の関係を調べる．リズムと乱雑な活動が共存する系に記憶容量や時空間に関するタスクを行わせることで，リズムの持つ計算論的役割を明らかにする．
また，アトラクターニューラルネットワークを用いた研究も進めていき，位相モデルとの研究の関連や様々な環境での拡張を行い，脳による空間情報処理の背後にある情報処理メカニズムへ迫る．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染拡大の影響により，予定されていた出張が行えたなかったため．
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