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神経細胞集団による情報処理と行動選択の計算論的研究

神经元群信息处理和动作选择的计算研究

基本信息

批准号：
20020034
负责人：
中原裕之
金额：
$ 3.2万
依托单位：
The Institute of Physical and Chemical Research
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、数理モデル構築による「価値意思決定]の脳機能の研究と、細胞集団活動の数理的理解(情報処理の解明)の研究を並行して行った。以下、本年度の二つの主要結果を報告する。(1) 価値意思決定における脳内時間を反映する強化学習モデル近年、強化学習を理論的基盤として「価値に基づく意思決定」(価値意思決定)の脳機能の理解が急速に進んだ。今後の進展には、より優れた理論の構築が必要と考え、我々は、実験の観測が使う時間(通常時間)と区別して、脳内の時間過程(内部時間)に基づく強化学習理論を構築した。これにより、脳の内部時間を直接モデル化の対象にする新しい強化学習理論を提案できた。例えば、観測者・実行者の各々の立場により、「ドーパミン神経細胞の報酬予測誤差信号が異なる信号となる」、また「時間割引課題などで異なる合理性が存在する」ことを示した。(2) 多電極同時記録のデータ解析:高次相互作用を繰込んだ階層モデル多電極の同時発火活動について、近年、相次いで、網膜神経細胞活動や、大脳皮質神経細胞活動または局所電位活動(negative LFP peak activity ; nLFP)で、2次相関までで同時発火の相互作用の記述には十分という解析結果が報告された。我々の研究は、これらに対して2つのもっと基本的な疑問――「相互作用の適切な“単位"とは?」「対象の神経回路に応じて、より簡便なモデルがあるのでは?」――から出発した。大脳皮質のnLFPデータの解析から、階層的な“単位"を用いる2次相関モデルが、より正確かつ簡便にnLFPの相互作用を記述でき、ロングレンジの相関を捉えることを発見した。このモデルは、実は高次相関を含むモデルであり、通常の2次相関モデルよりは、より小さくかつ簡便なモデルである。より広い文脈では、この研究は各神経回路に対応させてモデル構成を行う新手法を提案している。

This research is parallel to the research on the function of "rational decision making" and the mathematical understanding of cell aggregation activities (information processing). The following is a report on the main results of the second year. (1)In recent years, the theoretical basis of reinforcement learning and the understanding of the functions of rational decision-making have rapidly advanced. In the future, it is necessary to construct the theory of reinforcement learning based on the difference between time (normal time) and time process (internal time). This is a new reinforcement learning theory proposal for direct learning of internal time. For example, the position of the tester and the operator,"The error signal of the salary prediction of the brain cell is different," and "The rationality of the time division problem is different." (2)Analysis of simultaneous multi-electrode recording: high-order interaction, hierarchical multi-electrode simultaneous firing activity, recent, phase, retinal neuron activity, cortical neuron activity, and negative LFP peak activity (nLFP), two-order correlation, simultaneous firing interaction, and ten-order analysis are reported. The basic question of our research is: "interaction and appropriateness". "The brain circuit of the image is simple and easy to control." - It's coming out. The analysis of nLFP data in large cortex, the use of "single position", the use of secondary correlation, the correct description of nLFP interaction, the description of nLFP interaction, the discovery of correlation This is a very simple and easy way to do business. A new method for the study of the relationship between the two systems is proposed.