計算論的立場からの神経細胞集団の情報処理の解明

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本研究は、「計算論的立場からの神経細胞集団の情報処理の解明」という題目のもとで、多数の神経細胞の活動が総体としてどのような情報処理を行いうるのかについて、研究を進めた。本年殿成果は大きく分けて三つある。第一に、外界の刺激の符号化・復号化について、一次元の神経場(neural field)のモデルを用いて、特にノイズの大小が、もともとの神経活動レベルに依存するような特性を持っている場合について解析を行った。解析に用いたのはフィッシャー情報量である。この研究は我々の符号化・復号化の一連の研究をより一歩前進させた。第二に、同様にフィッシャー情報量を用いた細胞集団の符号化・復号化の研究で、外界の刺激が複数の場合について研究を進めた。この研究では、複数刺激が存在するために生じる特異点が、数理解析を行う際に困難な問題を引き起こす。この困難な点は、近年統計学習の研究などで盛んな特異点における学習の問題と共通の問題である。我々の研究は、新しい座標系を導入し、ヘルミート展開を用いて対処することで、この困難な点を克服した。これにより複数刺激の場合における符号化・復号化を適切に評価することが可能になった。第三に、長年取り組んできている、大脳基底核-大脳皮質を結ぶ複数の並列回路の研究で、実時間の運動制御モデルに取り組むための第一歩として、フィードバック信号の潜時が違う複数の並列回路での強化学習モデルを構築した。このモデルのシミュレーションで、良好な結果を得た。