AI&IoTセンター

【研究成果】大脳皮質の皮質間構造を模したスパイキングニューラルネットワークを開発

 本学AI&IoTセンター/環境情報学部経営情報学科 山西輝也 教授の研究成果が、米国に本部を置く電気・通信・情報工学の学術研究団体であるIEEEの学術雑誌、IEEETransactions on Neural Networks and Learning Systems(インパクトファクタ12.179(2018/2019年))に掲載されました。

      大脳皮質の皮質間構造を模したスパイキングニューラルネットワークを開発
     ―ロングテールな神経活動の生成メカニズムの解明と人工知能への応用を期待―

 本学AI&IoTセンター/環境情報学部経営情報学科 山西輝也 教授と千葉工業大学情報科学部情報工学科 信川創 准教授らとの共同研究グループは、大脳皮質の皮質間構造を模したスパイキングニューラルネットワークを開発しました。このスパイキングニューラルネットワークは、脳機能の創発に寄与するロングテールな神経活動の生成メカニズムの解明と人工知能への応用が期待されます。
 
【 概 要 】
 脳においては、ロングテールな特徴を持った神経活動が観察されます。この神経活動の存在は、知覚・学習・認知などの脳機能を支える重要な神経基盤の1つであり、このロングテールな神経活動の生成メカニズムを解明する研究が進められています。また、近年、次世代の人工知能として脳の神経活動を模した技術が注目されていて、神経活動を発火レベルで再現するスパイキングニューラルネットワークの学習性能向上に、このような神経活動の時空間特性(発火のタイミングや位置)が利用できるという研究成果報告が報告されています。このように、ロングテール性の生成メカニズムとその機能性の解明は、神経科学・人工知能研究の両領域において、重要な研究テーマの1つです。今回、山西らは、大脳皮質に見られる皮質間結合とシナプス結合強度のロングテール性の構造をスパイキングニューラルネットワークに組み込むことで、神経活動で見られるロングテールな他の特徴の生成に成功しました。


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