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非同期セルオートマトン神経系モデルとその動的再構成回路実装による神経補綴の基礎

使用异步元胞自动机神经系统模型的神经假体的基础知识及其动态可重构电路实现

基本信息

批准号：
13J01385
负责人：
松原崇
金额：
$ 1.92万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013 至 2015
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J01385/
关键词：
ニューラルネットワークスパイク発火列時系列予測 FPGA fMRI シナプス可塑性 MRI

项目摘要

昨年度に非同期セルオートマトンでモデル化した神経細胞によるネットワークを用い, 生体及び既存の精緻なモデルによる神経組織の活動を少ない計算量で電子回路上に実装することに成功した. 本年度はさらに既存モデルを様々な条件下で検討することで丁寧に比較し, 提案手法の優位性を確固たるものとした. 特にラットの生体神経の活動パターンについて, 既知のデータのみならず検証のための未知のデータについても良い再現性を示している. これは生体神経の活動を単に記録し再生するわけではなく, 内在的なダイナミクスまで再現出来ていることを示唆している. このような静的な神経系のダイナミクスの再現は, 研究目的である神経歩鉄機器の開発の基礎に最も重要な点の一つである.また脳情報通信融合研究センターとの共同研究として行っていたfMRIを用いた大規模脳活動のモデル化においても, 昨年度提案した数理モデルを根本的に改良し, より高い再現精度及び予測精度を実現した.またシナプス可塑性の実装にも取り組んだ. やはり効率的な実装が可能であると示唆された. 神経系は日々変化し新しい昨日を獲得しており, 生物の知能や記憶を司っていると考えられており, その変化を司るシナプス可塑性の再現及び実装は重要である. しかし, 昨年度の報告書でも述べた通り未だ数理モデル化されていない現象が多数存在する. そのためシナプス可塑性のモデル化にも取り組んだ. 特に神経回路の結合の強さが活動の強度に依存する点に着目しモデル化を行った. これにより様々な生体実験データを説明できるのみならず, シナプス可塑性が神経活動に対しある種の安定化や正則化を行っていることが示唆された.

In the past year, the number of calculations on the activity of biological and preexisting tissues in the brain was reduced, and the number of calculations on the electronic circuit was successfully reduced. This year, we will continue to discuss and compare the advantages of the proposal under the existing conditions. In particular, the biological activity of the brain is reflected in the information, the known data is reflected in the information, the unknown data is reflected in the information, and the reproducibility is displayed in the information. This biological activity is recorded and reproduced, and the intrinsic activity is reproduced. The purpose of this study is to find out the most important point in the development of the mental walking machine. A joint study on the integration of information and communication technologies and the application of fMRI to large-scale mobile communication technologies was carried out. The plasticity of the material is determined by the composition. It is possible to use the same method. The mental system is changing day by day, the new day is gaining, the biological knowledge and memory are changing day by day, the plasticity is reproducing and the equipment is important day by day. Most of the phenomena described in last year's report exist in the absence of mathematical models. The plasticity of the system is very important. In particular, the intensity of the interaction between the neural circuits depends on the intensity of the activity. This is the first time that we've seen this phenomenon.