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応用脳科学アカデミー

     

4. 脳に学ぶAI

揺らぎを活かす脳の計算学習理論：寺前 順之介（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）

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、自発性に、しかもランダムに動作することが分かっている。例...

VR・心理学・ロボットの融合による人のアシストシステム：稲邑 哲也（玉川大学 脳科学研究所 先端知能・ロボット研究センター 教授）

介護やリハビリにおける運動支援システムの開発は、ロボットの活躍が期待される応用分野の一つである。従来までの研究開発は、支援によって実現される身体運動の機能性が評価の対象であり、認知や心理面からのユーザケアは理学療法士等の...

錯覚の効果と情報提示技術への応用：雨宮 智浩（東京大学 情報基盤センター 教授）

ヒトが外界から受ける感覚情報を処理するとき、刺激を感覚器官によって受容し、それらを総合的に意味づけし、経験や記憶に基づいて解釈をおこなう過程を経ます。五感情報ディスプレイはこうした感覚情報の流れを修飾し、編集するものであ...

デジタル脳とは何か、どう作りどう使うのか：銅谷 賢治（沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット 教授）

日本の大型脳科学プロジェクト「革新脳・国際脳」が2024年3月に終了し、その後継として「脳神経科学統合プログラム」が6年間のプロジェクトとしてスタートした。その大きな特徴は、マウスからヒトまで異なる種の脳の構造、遺伝子、...

深層生成モデルとヒト脳活動の融合研究：高木 優（大阪大学 大学院 生命機能研究科 招へい准教授・情報通信研究機構（NICT）未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター 協力研究員）

脳活動と機械学習モデルの対応関係を探ることは、脳がどのように世界を表現しているかを理解するだけでなく、機械学習モデルと脳の認知がどのように関連しているかを解釈することもできるユニークなアプローチです。本講義では、近年我々...

脳オルガノイドによる次世代脳研究：池内 与志穂（東京大学 生産技術研究所 物質・環境系部門 分子細胞工学分野 准教授）

近年、多能性幹細胞などを三次元組織（オルガノイド）として培養すると、自発的に臓器の発生過程を模倣することが明らかになった。ヒトの脳は生きたまま取り出すことが非常に困難であり研究が難しいため、神経（脳）オルガノイドはヒトの...

生命知能（脳）と人工知能：高橋 宏知（東京大学 大学院情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 人間機械情報学講座 教授）

エンジニアは、機械の仕組みを理解するとき、機能、機構、構造と階層的に考えを巡らせる。そのような思考方法を脳の研究に取り入れた「脳のリバースエンジニアリング」を紹介する。脳と計算機を対比しながらリバースエンジニアリングし、...

BodySharing, 体験共有の未来：玉城 絵美（H2L, Inc. CEO/琉球大学 工学部 教授/東京大学 大学院工学系研究科 教授）

　我々の研究グループでは，重さや抵抗感などのさまざまな感覚を他者やロボットと共有する「BodySharing」を実現することで，臨場感溢れる体験共有を目指しています．　BodySharingで重視している固有感覚を伝達す...

Information theoretical approaches to model synaptic plasticity：豊泉 太郎（理化学研究所 脳神経科学研究センター 数理脳科学研究チーム...

本講義では神経細胞間の情報伝達を担うシナプス結合の効果で生じる神経活動のカオスに着目した数理モデルをご紹介します。このモデルでは、感覚入力がたとえ一定であっても、シナプス結合による神経細胞間の相互作用を使って時間とともに...

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