[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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487: (ﾜｯﾁｮｲ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:21 ID:/w+C1tBi0(1/9) AAS
平成30年度 「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」※昆虫脳
成果報告書
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.rist.or.jp
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計算性能上、ポスト京(富岳)は詳細モデルレベルで昆虫全脳規模での実時間シミュレーションが可能である。
本提案においては、定位行動を念頭に、昆虫脳の詳細な入力から出力までのリアルタイムシミュレーションと
データ同化を通して昆虫脳の物理的知能的な構造・機能を探る事を目指す。
昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、
空間学習、探索行動など、知能と呼ばれる様々な特性を網羅している。
驚異的な識別率を誇る画像認識を可能にしたCNN（深層学習）は哺乳類脳の視覚系の構造を反映しているが、
行動決定を担うためのRNNの設計にはこれまで決定的な指針が存在していない。
無限定環境で動作させることを要求される人工知能をすみやかに構築するには、
比較的小さな複雑さで構成される脳を参考にすることが有用である。
その際、非線形で複雑な階層性をもつ神経系の働きを深く理解するには、
過度に抽象化されたモデルでは十分ではなく、物理的な構造と現象を再現した詳細モデルから現れる性質をよく観察し、
現実の脳での実験結果と比較することが必要である。
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