博士（前期）過程1年の石川慶孝さん（複雑系情報科学領域、指導教員：香取勇一教授）が、2023年9月26日から9月29日にかけてイタリアで開催された国際学会NOLTA2023において、培養神経細胞を用いたリザバー計算に基づく予測符号化モデルに関する下記の発表で、“Best Student Paper Award”（最優秀学生論文賞）を受賞しました。
この論文は、採択された95の論文の中から最も優れた論文として選ばれたものです。

NOLTA2023は、非線形科学とその応用に関する最新の成果を交換する場として提供されています。石川さんは、培養神経系における感覚情報処理モデル構築の足がかりとなるモデルとして、培養神経系の神経回路の挙動を再現したスパイキングニューラルネットワークモデルをリザバーとする予測符号化モデルを提案しました。石川さんは、最も簡単な周期関数の予測をタスクとして用いて、本モデルの情報処理能力を解析しました。
本研究の成果は、培養神経系の情報処理メカニズムの解明と、生物規範的な人工知能の開発へとつながります。

発表タイトルと著者：
“Evaluation of Reservoir-Based Predictive Coding in Cultured Neurons with Spiking Neural Network Model（スパイキングニューラルネットワークモデルによる培養神経細胞を用いたリザバー計算に基づく予測符号化の評価）”
石川慶孝、新川拓海、住拓磨、加藤秀行、山本英明、香取勇一

この成果は、JSPS科研費(21H05163, 21H05164, 20H04258, 20H00596, 21H03512, 21K12050),東北大学電気通信研究所共同研究プロジェクトの助成の結果得られたものです。

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