不規則感覚同調運動における動的確率情報処理の脳内実装様式の解明

本研究課題では，「脳神経系の低消費エネルギー性を模倣した実用化可能な動的確率情報処理システムを構築する」ことを究極的な目的として，従来の確率型情報処理様式で取り込まれていなかった「時間」に関する確率性や，システムの「学習」に関する確率性を取り込んだ，神経回路レベルの確率型数理モデルの構築を目指す．この目的で2022年度は，行動レベルの動的確率型数理モデリングを行うために音楽ゲームを模したタッピング運動課題で得られる行動データ・脳活動データを取得する実験系を構築し予備的実験データを取得すると同時に，神経回路レベルの動的確率型数理モデリングを行うために，近年提案したシステムの学習が確率的である神経回路レベルの数理モデルを連続時間に拡張する形式を模索した．具体的には，音楽ゲーム（beatmania IIDX INFINITAS）のスコアにより実験協力者の熟練度を評価し，音楽ゲームを模した不規則タッピング課題に対するタッピングタイミングの不規則性と脳波事象関連電位を計測することで，熟練度とタッピング戦略の関連性を調査するための予備的実験データを取得し，行動レベルの不規則性としてタッピングタイミングの統計性を解析した．結果として，提示位置の不規則性は提示タイミングの不規則性に比べて，行動レベルの不規則性に対して大きな影響を与えないことがわかった．また，神経回路レベルの数理モデルとして，離散時間2値型確率モデルを連続時間へ拡張することを目指して，神経細胞の状態とシナプス結合の状態の動的確率変化の表現形を模索した．

本研究課題では，「脳神経系の低消費エネルギー性を模倣した実用化可能な動的確率情報処理システムを構築する」ことを究極的な目的として，従来の確率型情報処理様式で取り込まれていなかった「時間」に関する確率性や，システムの「学習」に関する確率性を取り込んだ，神経回路レベルの確率型数理モデルの構築を目指す．この目的で2022年度は，行動レベルの動的確率型数理モデリングを行うために音楽ゲームを模したタッピング運動課題で得られる行動データ・脳活動データを取得する実験系を構築し予備的実験データを取得すると同時に，神経回路レベルの動的確率型数理モデリングを行うために，近年提案したシステムの学習が確率的である神経回路レベルの数理モデルを連続時間に拡張する形式を模索した．具体的には，音楽ゲーム（beatmania IIDX INFINITAS）のスコアにより実験協力者の熟練度を評価し，音楽ゲームを模した不規則タッピング課題に対するタッピングタイミングの不規則性と脳波事象関連電位を計測することで，熟練度とタッピング戦略の関連性を調査するための予備的実験データを取得し，行動レベルの不規則性としてタッピングタイミングの統計性を解析した．結果として，提示位置の不規則性は提示タイミングの不規則性に比べて，行動レベルの不規則性に対して大きな影響を与えないことがわかった．また，神経回路レベルの数理モデルとして，離散時間2値型確率モデルを連続時間へ拡張することを目指して，神経細胞の状態とシナプス結合の状態の動的確率変化の表現形を模索した．