統合情報量による神経回路のネットワーク解析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MBE19022

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学研究会

発行日: 2019/03/22

タイトル(英語): Characterization of Neural Network by Integrated Information Theory

著者名: 木村 武龍(東京大学),窪田 智之(東京大学大学院),北園 淳(株式会社アラヤ),大泉 匡史(株式会社アラヤ),高橋 宏和(東京大学)

著者名(英語): Takeru Kimura(The University of Tokyo),Tomoyuki Kubota(The University of Tokyo),Jun Kitazono(ARAYA Inc.),Masafumi Oizumi(ARAYA Inc.),Hirokazu Takahashi(The University of Tokyo)

キーワード: 統合情報理論|分散培養神経|神経雪崩現象|リザーバーコンピューター|メモリーキャパシティ|Integrated Information Theory|Nerve Cell Culture|Neural Avalanche|Reservoir Computer|Memory Capacity

要約(日本語): どのようなネットワークが意識を生じうるかの仮説の1つに統合情報理論がある.本研究では分散培養神経細胞から得たスパイク時系列に対して，ネットワークスケールに合わせた統合情報量を計測をし，成長とともに統合情報量の値や構造がどのように変化するのかを調べた.あわせてリザーバーコンピューターによるシミュレーションを行い，統合情報量の値が高いネットワークはどのような演算能力を有するのか調べた.

要約(英語): Integrated Information Theory is the hypothesis about what kind of network can make consciousness.This theory define Integrated Information, Φ.In this article, we measure Φ using the data from nerve cell culture and analyze the changes over days in vitro.We also measure Φ using the simulation data from reservoir computer to investigate the relation between Φ and computing power of network.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,492 Kバイト