2022 Fiscal Year Comments on the Screening Results
| Project/Area Number |
22H00534
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
石井 信 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90294280)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森本 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10505986)
雨森 賢一 京都大学, 高等研究院, 特定拠点准教授 (70344471)
吉田 和子 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 客員研究員 (30379599)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2023-03-31
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| Summary of the Research Project |
深層学習のモデルとして、画像分野などで近年盛んに利用されはじめている敵対生成学習の学習効率に着目し、これを人間ないし哺乳類における学習の一般的な基盤のモデルに応用しようとする研究である。脳内の複数のモジュールが敵対的に競合して学習することで、サンプル効率の良い転移学習、メタ学習が可能になるという仮説を、実際の動物行動・神経科学研究も盛り込んで検討しようとしている。
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| Scientific Significance and Expected Research Achievements |
「敵対的生成脳」仮説の提案がユニークであり、オリジナリティが高い。また、人やサルを用いた実験に基づくアプローチは、機械知能と生物の知能との関連づけにブレークスルーを生み出す可能性があると考えられ、成功した場合には、高いインパクト・波及効果が期待される。
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