アテンション機能を有する嗅覚系モデルと学習型バイオミメティック匂い識別装置の提案

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近年,においを的確に評価し得る方法の検討が重要な課題となってきている.本研究では,人が行ってきた官能検査を代行する人工官能検査装置を提案することを目的としている.本年度は昨年度構築した嗅覚系の神経活動予測モデルの予測精度改善を行い,ヒトの感覚と神経活動との関係性を実験的に検討し,以下の成果をおさめた.(1)糸球体の神経活動パターン予測モデルの予測精度改良嗅球表面に分布する糸球体は特定のにおい分子と結合する受容細胞の神経活動が集まる部位であり,この神経活動パターンはにおいの感覚に深く関連していると考えられている.昨年度は,糸球体の神経活動パターンを予測するためのニューラルネットモデルを構築したが,限定された分子に対してのみしか学習と予測ができなかった.本年度は,提案モデルの構造とパラメータ学習法を改良し,実験的に計測されたラットの神経活動のデータベース(http://gara.bio.uci.edu/)に含まれる全366種類の分子に対する予測精度を改善した.その結果,実計測の神経活動パターンを平均相関約0.5以上の精度で予測できる世界初の糸球体の神経活動パターン予測モデルの構築に成功した[Chemical Senses].(2)ヒトの感覚と糸球体の神経活動パターンの関係性の検討ヒトとラットの嗅覚系の構造はほぼ共通していることから,提案モデルで予測したラットの嗅球の活動パターンとヒトのにおいの感覚の関係性について検討した.ヒトに複数種のにおい分子を提示し,におい間の類似度を大別するという官能検査試験を行い,神経活動パターン間の類似度と比較した.その結果,神経活動パターン間の相関と活動が活発な部分のオーバーラップ率の二種類の指標を用いれば,ヒトの感覚をある程度評価できることが示唆された.