本文へジャンプ

研究室紹介

>>研究室一覧へ

<教育連携研究室>計算神経科学研究室 (国際電気通信基礎技術研究所)

計算論的神経科学の拠点ATRにおける最先端の脳研究を大胆に展開

本研究室では、脳の働きを数理的にモデル化し、ヒトの脳や身体と同じ機能を持つロボットを作って検証するアプローチで大きな成果を上げてきた。

最近では、ヒトの脳活動信号から脳に表現されている情報を解読し、その情報を使ってロボットを操作する研究にも取り組んでいる。「脳・ヒトを作る」、「脳を読む」、そして、「脳を繋ぐ」をキーワードに、計算論的神経科学の一大中心であるATRの恵まれた環境で、最先端の大胆な研究を目指している。


〈教 員〉 教 授 : 川人 光男
教 授 : 神谷 之康
研究室ホームページ
川人 光男 教授
川人 光男 教授

主な研究テーマ

感覚、運動、コミュニケーション、情動、言語など多岐にわたる脳機能を理解するために、神経生理学、心理学、脳活動非侵襲計測,ロボティックスなど実験的な手法を、計算理論的な枠組みで有機的に統合する。

計算論的神経科学

内部モデルとは、脳の外に存在するある対象の入出力特性をまねることができる脳内の神経回路のことである。私たちは、 運動学習により運動器官の内部モデルが小脳に獲得されるという仮説をたて、実験的に証明してきた。小脳内部モデルは感覚運動統合だけではなくヒトの認知機能にとっても重要であると考えられている。小脳や大脳基底核の学習を、計算論的なモデル、脳イメージング、神経生理学者との共同研究によって理解する事を目指している。また、感覚運動学習の計算モデルをリハビリテーションの現場に応用する事を目指して(右下の外骨格ロボットなど)、慶應大学医学部の信濃町に分室を配置している。

ヒト型ロボットの研究

脳を創る事によって脳を知る、また逆に脳を創れる程度に脳を知るアプローチのために、超高性能多自由度のヒト型ロボットを用いて、さまざまな問題を解決すると共に、計算神経科学のモデルをロボット制御に実装していく。米国サルコス社と共同開発したCB-i(右上)は主要な関節に油圧駆動を用いて、関節の柔らかさを実現し、51の自由度と、多種類のセンサ(視聴覚、前庭器官、関節角度、アクチュエータの力センサ)をそなえ、超高性能な姿勢制御と、CPGに基づく歩行を可能にしている。3次元視覚パターン認識の発達、サルの脳とインターネット接続しての歩行などの課題を研究する。

非侵襲的脳計測による脳情報復号化

外界や心の状態を脳活動が「符号化(コード)」していると考えると、脳活動から外界や心の状態を推定することは「復号化(デコード)」に相当する。脳情報の復号化は、刺激や課題によって生じる脳活動をマッピングする従来の脳計測研究の知見を補完するばかりでなく、脳内の詳細な情報表現を理解する上で強力なツールとなる。本プロジェクトでは、機械学習にもとづく復号化技術を開発し、非侵襲的脳計測信号(fMRI, MEG, EEG, NIRSなど)から、ヒトの脳内情報表現を高精度で同定・解読することを目指している。

ブレインマシンインタフェースと操作脳科学

ブレインマシンインタフェースは、身体を介さない新たな情報伝達手段と言える。ATRではfMRIとMEGを統合したり、fNIRSとEEGを統合して、階層ベイズ推定により、脳活動を逆推定する手法を開発してきた。また、機械学習の手法を利用して、脳活動から情報を抽出するデコーディング技術を開発してきた。脳情報を解読し、実時間でそれを脳にフィードバックする事によって、これまで不可能だった脳情報の実験的操作が可能になる。このような因果関係を実証する事のできる新しいアプローチ、操作脳科学を構築する事を目指している。

研究設備

  • 3次元運動計測装置
  • 筋インピーダンス計測装置
  • 人間型ロボット、腕型ロボット
  • 2足歩行ロボット、ハンドロボット
  • fMRI(磁気共鳴画像装置)
  • MEG(脳磁場計測装置)
  • EEG (脳波計測装置)
  • NIRS (近赤外線分光装置)

研究室の魅力

計算神経科学研究室の学生は、ATRという企業を拠点に研究を進めていきます。第一線で活躍する研究者の方々と一緒に研究を進めることになるので、博士後期課程進学を志望する学生にとっても修士課程修了後に就職を希望する学生にとっても、いち早く実践的な職場の雰囲気を感じ取る良い機会になります。

週一回開かれるmeetingでは、学生が持ち回りで研究の進捗報告を行います。著名な先生方に囲まれて行われる議論は、学会発表以上の有意義な経験になります。

研究風景とヒューマノイドロボット
研究風景とヒューマノイドロボット

近年の研究テーマ

  • 脳活動をリアルタイムに利用する
  • 脳情報デコーディング
  • 情報発信を支援するインターフェイス
  • 脳情報を用いたパワースーツ制御
  • 運動制御理論からニューロリハビリテーションへの挑戦

近年、計算神経科学研究室では、上記のテーマに興味のある学生の募集を行っています。この他に、脳活動源推定、機械学習、ベイズ推定、脳情報復号化、ヒューマノイドロボット、ニューロリハビリテーション等のテーマを扱っています。新しいテーマを自ら考え出し、神経科学における新たな分野を切り拓こうとする熱意のある学生を歓迎します。

過去の学位論文

博士論文
Multimodal analysis of non-invasive brain imaging data: A hierarchical Bayesian approach (Ph.D. thesis)
非侵襲脳活動計測を用いた手指運動情報の抽出 (Ph.D. thesis)
修士論文
下オリーブ核glomeruli構造に対する抑制性シナプス入力の効果 (Master thesis)
ヒト視覚野の脳活動パターン解析による運動残効知覚の解読 (Master thesis)