不規則感覚同調運動における動的確率情報処理の脳内実装様式の解明

阐明不规则感觉同步运动过程中动态随机信息处理的大脑实现模式

基本信息

  • 批准号:
    22K12186
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.75万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

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.
该研究的最终目的是“建立一个实用,动态的随机信息处理系统,模仿大脑系统的低能消耗”,该研究旨在在神经回路级别上建立一个随机数学模型,并结合“时间”的可能性和系统中“学习”的可能性,而这些模型不包括在系统中,这些模型并不包含在传统的常规机构信息处理中。 With this purpose, in 2022, we have constructed an experimental system that acquires behavioral and brain activity data obtained in a tapping motor task that imitates a music game in order to perform dynamic stochastic mathematical modeling at the behavioral level, and at the same time, we have sought a form that extends neural circuit level mathematical modeling, which is probabilistic in the system proposed in recent years, to continuous time, in order to perform dynamic stochastic在神经电路水平上的数学建模。具体而言,我们使用音乐游戏的得分(Beatmania IIDX Infinitas)评估了实验合作者的熟练程度,并测量了在敲击时间和脑电图相关的潜在的潜在的潜在的潜在,这些任务模仿音乐游戏,并获得了对统计性和分析性的统计性和分析性的关系,以模拟音乐游戏,并获得了统计性的统计性和分析性的统计性。结果,我们发现表现位置的不规则性对行为水平的违规行为没有显着影响,与表现时机的违规行为相比。此外,为了将离散的时间二进制随机模型扩展到在神经电路水平上连续为数学模型的连续时间,我们探讨了神经元状态和突触连接状态的动态随机变化的表型。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
立命館大学神経情報システム研究室ホームページ
立命馆大学神经信息系统实验室主页
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Dual sampling neural network: Learning without explicit optimization
双采样神经网络:无需显式优化的学习
  • DOI:
    10.1103/physrevresearch.4.043051
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Teramae Jun-nosuke;Tsubo Yasuhiro
  • 通讯作者:
    Tsubo Yasuhiro
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    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    坪 泰宏
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  • 通讯作者:
    古藤諒 吉田圭祐 多賀駿 石金浩史 下ノ村和弘 小池千恵子
網膜ON型双極細胞視覚伝達チャネルの転写制御解析
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