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活動報告 - 2025.11.28

国際会議ICONIP2025でワークショップを開催しました。

Frontiers and Hardware Applications of Neural Network Models

　日本神経回路学会および Asia Pacific Neural Network Society が主催する国際会議 ICONIP2025（12月20〜24日、沖縄科学技術大学院大学）において、ワークショップ「Frontiers and Hardware Applications of Neural Network Models」（オーガナイザー：香取、山本、平野）を開催しました。

　本企画では栗川さん（A01公募代表）からの推薦で、海外からの招待講演者として Imperial College London（UK）の Juan A. Gallego 先生をお迎えしました。講演では、「神経多様体（neural manifold）」と呼ばれる最新の神経データ解析手法に関する包括的なレビューに加え、Nature等に掲載されたご自身の最新研究成果をご説明いただきました。続く領域メンバーによる講演では、栗川さん、河合さん（A01 公募代表）、山田さん（A02 公募協力・酒井班）が登壇し、自発活動の動的特性とニューラルネットワークの学習性能の相関、リカレントニューラルネットワークを用いたリザバーコンピューティングの安定化手法、神経回路網で観察されるキメラ状態の新たな定量指標の提案と培養神経回路データへの応用など、多岐にわたる研究成果が紹介され、活発な議論が交わされました。
　ポスターセッションでは、研究項目間の共同研究成果を含む9件の発表が行われました。内訳は、香取班（A01-1）、信川班（A01 公募）、栗川班（A01 公募）、山本班（A02-1）、河野班（A04-1）、および A04-2 平田班から奥野さん・安川さんの研究室によるものです。ニューラルネットワークの数理モデルからハードウェア実装に至るまで、本領域がカバーする幅広い分野の進展が共有され、大変有意義なセッションとなりました。（文責・領域代表山本英明(東北大学)）

Program

Time	Title / Author
9:00-9:05	Opening H. Yamamoto (Tohoku Univ., Japan)
	Oral Session Chair: Y. Katori (Future Univ. Hakodate, Japan)
9:05-9:45	Understanding brain function through neural manifolds J. A. Gallego (ICL, UK)
9:45-10:10	Spontaneous activity before learning, related with learning T. Kurikawa (Future Univ. Hakodate, Japan)
10:10-10:20	Break
10:20-10:45	How do neural networks measure time? Exploring reservoir computing approaches Y. Kawai (Osaka Univ., Japan)
10:45-11:10	Pseudovortex analysis of chimera states in neuronal networks Y. Yamada, K. Sakai, T. Inagaki, K. Inaba (NTT Basic Research Labs, Japan)
	Poster Session
11:10-11:55	Temporal difference learning on reservoir computing using cultured neuron model S. Tanaka, Y. Ishikawa, H. Kato, H. Yamamoto, Y. Katori (Future Univ. Hakodate, Japan) Common functional-connectivity abnormalities in at-risk mental state and schizophrenia during resting-state EEG A. Ueno, Y. Higuchi, S. Tamura, S. Nakajima, Y. Okamoto, Y. Hirano, S. Nobukawa (Chiba Institute of Technology, Japan) The role of task difficulty in shaping learning strategies for cognitive flexibility M. Nakamura, T. Kurikawa (Future Univ. Hakodate, Japan) Emotions as whole-brain dynamics: A data-driven whole-brain model approach R. Yanagida, T. Kurikawa (Future Univ. Hakodate, Japan) Towards biologically plausible training of predictive coding-based recurrent spiking neural networks D. Noe, H. Yamamoto, Y. Katori, S. Sato (Tohoku Univ., Japan) A novel meta-heuristic method using BO-PSO parallel algorithm for fitting a qualitative neuron model Z. Yang, T. Kohno (Univ. Tokyo, Japan) Toward hardware implementation of a retina-inspired dynamic visual function H. Yokota, Y. Hayashida, S. Yasukawa (Kyushu Institute of Technology, Japan) Introducing synaptic scaling into learning in spiking neural networks S. Touda, H. Okuno (Osaka Institute of Technology, Japan) A neuro-inspired vision sensor that detects motion direction and its application to motion classification S. Kubo, H. Okuno (Osaka Institute of Technology, Japan)
11:55-12:00	Closing A. Hirano-Iwata (Tohoku Univ., Japan)

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