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

通过脑体模拟综合理解大脑皮层、基底神经节和小脑的功能作用

• 批准号: 22KJ1372
• 负责人: 栗山 凜
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1372/
• 关键词: 神経回路シミュレーション; 脳身体モデル; 小脳; 大脳皮質; 富岳; ROS

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。

In 2004, the company jointly developed a number of software applications on multiple computers and a number of software applications in the research laboratory. The Robot Operating System provides rosbridge server and websocket communication. This result is due to Python JavaScript's 2 environments, its use of rosbridge servers, its ease of communication with C++, its possibilities, and its ability to use GPU servers at high speeds. This is the first time I've ever seen a woman who's been in a relationship with someone else. The results showed that there was a large cortex, a large basal nucleus and a small GPU in the study room, and a large body in the study room Now, the results of the above record are in the process of writing a paper. The structure of parallel and multiple parts is constructed to investigate the possibility of hierarchical reinforcement learning in motor learning This research shows the possibility of enhancing and reinforcing learning by teachers and teachers. The results of this research include NEURO 2022 and the Society for Neuroscience 2022.

项目成果

Developing a spiking network model of the cerebellum as a reinforcement learning machine

开发小脑尖峰网络模型作为强化学习机

• 发表时间: 2022
• 作者: Rin Kuriyama;Hideyuki Yoshimura;Ryohei Hoashi;Tadashi Yamazaki
• 通讯作者: Tadashi Yamazaki

強化学習モジュールとしての小脳スパイキングニューラルネットワークの実装

小脑尖峰神经网络作为强化学习模块的实现

• 发表时间: 2022
• 作者: 栗山凜;吉村英幸;保足凌平;山﨑匡
• 通讯作者: 山﨑匡