内側側頭葉ー前頭前野のスパイキングニューラルネットワークモデルに関する研究

本研究の目的は、嗅周皮質―嗅内皮質―海馬モデルと前頭前野モデルを組み合わせたスパイキングニューラルネットワーク（SNN）を移動ロボットの頭脳とし、移動ロボットが経験した空間情報を認知地図として蓄積し、行動計画の学習に活用する仕組みを提案することである。嗅内皮質―海馬SNN、および嗅内皮質―海馬―前頭前野SNNにより、空間探索課題において報酬地点までの経路を学習する計算機シミュレーションを行った。嗅内皮質―海馬SNNを用いた空間探索課題において、空間内のオブジェクトにより活性化するキュー細胞と場所細胞の活動を組み合わせて、経路依存場所細胞を作成した。これにより同じ地点であっても異なる順路でそこに到達した場合を区別する場所細胞が導入でき、Ｗ字迷路課題を学習できるようになった。前頭前野SNNとしてリカレントネットワークを作成し、嗅内皮質―海馬SNNとシナプス結合した。前頭前野SNNは海馬SNNからのシナプス投射とともに、嗅内皮質SNNからのシナプス投射も受けることにし、これにより前頭前野SNNにも場所細胞様の神経活動を起こした。海馬SNNと前頭前野SNNの神経活動が協調して活動する課題として、W字迷路課題を利用した。W字迷路で報酬探索学習を行うことで、経路依存場所細胞の同期発火イベントと前頭前野SNNの同期発火イベントが同時に生じる現象を確認した。8字迷路課題において嗅内皮質―海馬SNNを学習させると、探索経路に沿った場所細胞の再活性化であるフォワードリプレイと、逆順で活性化されるリバースリプレイを起こし、それらの組み合わせが未経験経路シーケンスとして生じることを確認した。未経験経路シーケンスを起こすニューロン特性とシナプス可塑性について検討を行った。スパイクタイミング依存性可塑性の関数として、対称型と非対称型を想定したが、いずれも未経験経路のリプレイが可能であることを確認した。

本研究の目的は、嗅周皮質―嗅内皮質―海馬モデルと前頭前野モデルを組み合わせたスパイキングニューラルネットワーク（SNN）を移動ロボットの頭脳とし、移動ロボットが経験した空間情報を認知地図として蓄積し、行動計画の学習に活用する仕組みを提案することである。嗅内皮質―海馬SNN、および嗅内皮質―海馬―前頭前野SNNにより、空間探索課題において報酬地点までの経路を学習する計算機シミュレーションを行った。嗅内皮質―海馬SNNを用いた空間探索課題において、空間内のオブジェクトにより活性化するキュー細胞と場所細胞の活動を組み合わせて、経路依存場所細胞を作成した。これにより同じ地点であっても異なる順路でそこに到達した場合を区別する場所細胞が導入でき、Ｗ字迷路課題を学習できるようになった。前頭前野SNNとしてリカレントネットワークを作成し、嗅内皮質―海馬SNNとシナプス結合した。前頭前野SNNは海馬SNNからのシナプス投射とともに、嗅内皮質SNNからのシナプス投射も受けることにし、これにより前頭前野SNNにも場所細胞様の神経活動を起こした。海馬SNNと前頭前野SNNの神経活動が協調して活動する課題として、W字迷路課題を利用した。W字迷路で報酬探索学習を行うことで、経路依存場所細胞の同期発火イベントと前頭前野SNNの同期発火イベントが同時に生じる現象を確認した。8字迷路課題において嗅内皮質―海馬SNNを学習させると、探索経路に沿った場所細胞の再活性化であるフォワードリプレイと、逆順で活性化されるリバースリプレイを起こし、それらの組み合わせが未経験経路シーケンスとして生じることを確認した。未経験経路シーケンスを起こすニューロン特性とシナプス可塑性について検討を行った。スパイクタイミング依存性可塑性の関数として、対称型と非対称型を想定したが、いずれも未経験経路のリプレイが可能であることを確認した。