脳神経マルチセルラバイオコンピューティング

バイオコンピューティングシステムの実細胞再構成

DNNとして近似可能な大脳皮質視覚野 (A03班)の実細胞モデルを構築する。蛍光カルシウムイメージングにより計測した多細胞ダイナミクスの逆問題解析(A01班)により、マルチセルラ系の可塑性を記述する生体適合的な学習関数を推定する(マルチセルラDNNモデル)。
並行して、運動野のリカレント型回路(A04班)を対象として、複雑な神経発火パターンが発現するための構造基盤を、自発活動･刺激応答･損傷耐性の観点から明らかにする(マルチセルラRNNモデル)。これらを通じて、マルチセルラバイオコンピューティングモデルを計算量・リソースの両観点から効率的に実装する細胞操作技術を確立する (マルチセルラ再構成)。