脳身体シミュレーションによる大脳皮質・基底核・小脳の機能的役割の統合的理解

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令和4年度は複数計算機上の神経回路モデルを繋ぐライブラリを、受入研究室の複数メンバーで共同開発した。実装したプログラムは、ロボット用のソフトウェアプラットフォームである Robot Operating System が提供する rosbridge サーバとwebsocket 通信を行うことができるC++ライブラリである。この成果により、これまで Python や JavaScript の2つの環境でしか利用できなかった rosbridge サーバとの通信をC++で簡便に行うことが可能になり、実際にGPUクラスタを利用して高速に動作する小脳モデルと、別計算機上のネズミ身体モデルとの相互作用を含むシミュレーションが実現できた。また同ライブラリを利用することで、脳部位間も rosbridge サーバを経由して情報伝達を行うことが可能となった。結果、富岳上で動作する大脳皮質・大脳基底核モデルと、研究室内のGPUクラスタで動作する小脳モデル、研究室内の据え置きコンピュータ上で動作するマウス身体モデルを接続したシミュレーションを実現できた。今現在、上記成果について共著論文を執筆中である。また並行して、複数脳部位が構成するループ構造が運動学習において階層型強化学習を行なっている可能性があるという仮説に基づき、小脳強化学習モデルの実装と考察を行なった。この研究は、小脳神経回路の仕組みの上で、教師あり学習に加え、強化学習を行える可能性を示唆することができた。この研究成果について、NEURO 2022 及び Society for Neuroscience 2022 でポスター発表を行なった。