脳は約千億のニューロンがそれぞれ数千のシナプスを介して互いに結合し合う巨大なネットワークである。興味深いことに脳内では、ニューロンの活動とシナプスの変化との両方がほぼランダムに自発的に動作することが分かっており、このニューロンの自発活動だけで脳の消費エネルギーの8割以上を使用しているという概算もある。なぜ脳は膨大なエネルギーを消費してまでこのようなランダムな活動を持続しており、なぜこのようなランダムな基盤の上に、高い精度と信頼性を持つ生物の情報処理が実現され得るのだろうか？この講義では脳の自発活動を軸に、ランダムさを利用する脳の学習メカニズムや、エネルギー消費と脳の情報表現の関係などに関する最新の研究成果を紹介する。

講師

寺前 順之介 先生
京都大学 大学院情報学研究科 先端数理科学専攻 非線形物理学講座 准教授

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講師紹介

寺前 順之介（てらまえ じゅんのすけ）先生

現職

• 京都大学 大学院情報学研究科 先端数理科学専攻 非線形物理学講座 准教授

経歴

• 1998年　京都大学理学部卒業
• 2003年　京都大学理学研究科博士課程修了　理学博士
• 2003年 – 2005年　玉川大学学術研究所　研究員
• 2005年 – 2008年　独立行政法人理化学研究所　脳回路機能理論研究チーム　研究員
• 2008年 – 2010年　独立行政法人理化学研究所　脳回路機能理論研究チーム　基礎科学特別研究員
• 2009年 – 2013年　科学技術振興機構さきがけ研究員（兼任）
• 2010年 – 2012年　独立行政法人理化学研究所　脳回路機能理論研究チーム　副チームリーダー
• 2012年 – 2018年　大阪大学 情報科学研究科　准教授
• 2018年 – 京都大学 情報学研究科　准教授

研究概要

数理的観点から脳の計算原理を探求する研究を行っている。特に大脳皮質の確率的な自発活動の生成メカニズムやダイナミクスと機能に着目することで、既存の機械学習や人工知能の限界を超える、自発性や確率性を活かす脳型計算機の構築と学習理論の解明を目指している。

主な業績

論文

• “The cortical critical power law balances energy and information in an optimal fashion”, T. Tatsukawa, J. Teramae, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 122 (21) e2418218122, 2025
• “Dual sampling neural network: Learning without explicit optimization”, J Teramae, Y Tsubo, Physical Review Research, 4(4), 043051, 2022
• “Optimal spike-based communication in excitable networks with strong-sparse and weak-dense links”, J Teramae, Y Tsubo, T Fukai, Scientific reports 2 (1), 1-6, 2012
• “Stochastic phase reduction for a general class of noisy limit cycle oscillators”, J Teramae, H Nakao, GB Ermentrout, Physical review letters 102 (19), 194102, 2009

解説・総説

• 「確率性を利用する脳の学習推論メカニズム ーバックプロパゲーションに依らない確率的学習則の導出ー」, 寺前 順之介, 日本人工知能学会誌, 40(2), 168-175, 2025
• 「大脳皮質の確率的自発活動と疼痛の予測符号仮説」, 寺前 順之介, 日本運動器疼痛学会誌, 14(2)66-71, 2022
• 「数理のクロスロード(第15回)脳と知能の数理:理論神経科学の最前線(3)ニューラルネットワークの構造と機能」, 寺前 順之介, 数学セミナー 58(3), 56–59, 2019