階層構造スケーリングを考慮した、自己組織神経回路網の環境応答解析

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電極付培養皿にそれぞれ分散培養した複数の神経回路網を準備し、電極により一つの神経回路網から出力信号を取り出した。この信号を変換して他の神経回路網に入力することで、複数の神経回路網間で相互通信させる系を構築した。この系により、培養密度・培養条件の異なる完全に隔離された神経回路網の相互作用を解析することができた。通信ルールを変化させることで、並列接続、上位、下位の階層性など異なる接続様式による神経回路網の情報処理過程を解析した。また、プログラム可能な多点電流刺激アンプをデザイン・開発し、これにより電極を切り替えて刺激したところ、培養神経回路網は刺激部位に依存して数十以上の空間パターンを表現可能なことが明らかとなった。さらに、追加の成果として、フェムト秒レーザー光によって培養神経回路網を分断すると、分断されたエリア間で同期した自発活動は減少するが、培養日数の経過に伴い神経回路網が再構成されて、同期が復活する過程が観察された。これに関して論文を発表した。また、多点刺激装置と刺激・記録系、及び小型移動ロボットをシステムインテグレーションによって統合し、神経回路網が外界と相互作用する系について、論文を発表した。この系の中で、教師無し学習が成立していることを示唆する大変興味深い現象が観察され、現在再現性を検証している。価値判断に対応する神経回路網の出力を減弱・強化する上位中枢補助プログラムに関しては未だ実働レベルに達しておらず現在更に開発中である。