Theoretical and Empirical Study for Modulation and Integration Function of Context Information in Memory Networks

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本研究課題は脳の記憶ネットワーク空間に文脈情報を効率的に情報圧縮し学習・記憶する情報処理メカニズムについて研究を進めている。生理学実験では、これまで海馬CA1領域でのみ存在が確認されていた時空間学習則（STLR）が、前年度海馬CA3領域で初めて観測され、本年度はこの結果を補強するための追加実験を行なった。結果としてSTLRはアテンション等のトップダウンの情報処理時に分泌されるアセチルコリンの投射と連動して学習が行われることが再確認された。これらの結果は文脈情報の時間順序の識別能力が高いSTLRが海馬CA3領域においてトップダウン情報に基づく文脈記憶生成を行っている可能性を示唆している。現在これらの実験研究成果をもとにトップダウン情報を用いた文脈情報の記憶学習モデルの開発も新たに開始している。STLRを用いた神経ネットワークの数値実験においては、STLRの時間履歴と文脈情報の時間順序識別能力との関連性評価を行ったところ、時間履歴を含んだSTLRが圧倒的に文脈情報の時間順序識別能力が高くなることを新たに発見した。STLRの重み分布の解析においては、類似した重み分布であるにもかかわらず、時間順序識別能力が極端に異なるケースがあることが明らかになった。これらの結果は重みの空間分割や階層性とダイナミクスの間に深い関連性があることを示唆しており、今後さらなる解析を行う予定である。理論研究においては、STLRのカルシウム濃度とLTP/LTDに深く関連する閾値の範囲を拡張することにより、これまでのSTLRの文脈情報の時間識別能力を飛躍的に向上する可能性を新たに見出した。また、STLRをシステム理論の枠組みで捉える新たな学習モデルの研究も推進している。本研究成果を基盤として並列情報処理のハードウェアに実装する計画も新たに開始した。