多階層データ統合・大規模神経系モデル構築に関する力学的アプローチ データ駆動型神経回路モデル化のための機械学習的手法

近年の技術的発展は、行動中の動物から数百から数千個の神経細胞の活動を同時記録することを可能にしつつあります。しかし、そのような大規模神経集団の活動データを解析するための手法の展開はまだ十分ではありません。本研究計画では、大規模神経データに隠された神経集団活動の特徴を抽出する数学的技術を開発し、脳の神経情報を読み解き、さまざまな脳機能を生み出している回路機構のモデルによる実現を試みます。