日本の大型脳科学プロジェクト「革新脳・国際脳」が2024年3月に終了し、その後継として「脳神経科学統合プログラム」が6年間のプロジェクトとしてスタートした。その大きな特徴は、マウスからヒトまで異なる種の脳の構造、遺伝子、結合、活動、そして行動など多様なデータを「デジタル脳」として統合し、脳機能の解明と精神神経疾患の診断、治療、予防に結びつけようとしていることである。

この講演では、理研CBSを中心とした「脳統合」中核機関の「デジタル脳」開発グループのリーダーである講師が、デジタル脳とはいったい何なのか、どんなデータと計算手法を使って構築するのか、どんな成果に結びつけることができるのか、現時点での計画を紹介し議論したい。

講師

銅谷 賢治 先生
沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット 教授

日時

2024年11月29日（金）13:00～17:30（12:40より受付開始）第3部 15:40～16:50
当日の全体スケジュールはこちらをご覧ください。

場所

ハイブリッド開催（会場：株式会社NTTデータ経営研究所会議室（千代田区平河町（地図）＆Zoom）

お問い合せ先

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講師紹介

銅谷 賢治（どうや けんじ）先生

現職

• 沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット 教授

経歴

• 1961年　東京生まれ．東京大学卒，博士（工学）。東大工学部助手から1991年にサンディエゴに移り、ソーク研究所などで脳科学を学ぶ
• 1994年　京都のATR研究所にて自ら行動を学習するロボットの開発と，脳の学習のしくみの研究を行う
• 2004年　沖縄に渡り沖縄科学技術大学院大学 (OIST) 先行研究代表研究者
• 2011年　OIST開学とともに神経計算ユニット教授，副学長に就任
• 2008年　Neural Networks誌共同編集長
• 2011年　「予測と意思決定」
• 2016年　「人工知能と脳科学」新学術領域代表
• 2007年　学術振興会賞，塚原仲晃賞
• 2012年　文部科学大臣表彰科学技術賞
• 2018年　国際神経回路学会Donald O. Hebb賞
• 2019年　日本神経回路学会学術賞 アジア太平洋神経回路学会卓越業績賞受賞
• 2019年　Ironman Taiwan 年代別２位入賞
• 2022年　日本神経科学大会 (Neuro2022沖縄) 大会長
• 2023年　日本神経回路学会会長

研究概要

強化学習アルゴリズムの開発とその脳内機構の解明をめざし、自律学習進化ロボット、大農基底核による強化学習、セロトニンによる神経修飾、脳内シミュレーションの神経回路機構などの研究に取り組んでいる。

主な業績

• Hamada HT, Abe Y, Takata N, Taira M, Tanaka KF, Doya K (2024). Optogenetic activation of dorsal raphe serotonin neurons induces brain-wide activation. Nature Communications, 15, 4152. https://doi.org/10.1038/s41467-024-48489-6
• Yoshizawa T, Ito M, Doya K (2023). Neuronal representation of a working memory-based decision strategy in the motor and prefrontal cortico-basal ganglia loops. eNeuro, 10, ENEURO.0413-22.2023. https://doi.org/10.1523/ENEURO.0413-22.2023
• Doya K, Ema A, Kitano H, Sakagami M, Russell S (2022). Social impact and governance of AI and neurotechnologies. Neural Networks, 152, 542-554. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.05.012
• Gutierrez CE, Skibbe H, Musset H, Doya K (2022). A spiking neural network builder for systematic data-to-model workflow. Frontiers in Neuroinformatics, 16, 855765. https://doi.org/10.3389/fninf.2022.855765
• Taniguchi T, Yamakawa H, Nagai T, Doya K, Sakagami M, Suzuki M, Nakamura T, Taniguchi A (2022). A whole brain probabilistic generative model: Toward realizing cognitive architectures for developmental robots. Neural Networks. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.02.026
• Doya K (2021). Canonical cortical circuits and the duality of Bayesian inference and optimal control. Current Opinion in Behavioral Sciences, 41, 160-167. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2021.07.003
• Doya K, Miyazaki KW, Miyazaki K (2021). Serotonergic modulation of cognitive computations. Current Opinion in Behavioral Sciences, 38, 116-123. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2021.02.003
• Miyazaki K, Miyazaki KW, Sivori G, Yamanaka A, Tanaka KF, Doya K (2020). Serotonergic projections to the orbitofrontal and medial prefrontal cortices differentially modulate waiting for future rewards. Science Advances, 6, eabc7246. https://doi.org/10.1126/sciadv.abc7246
• 高橋英彦, 山下祐一, 銅谷賢治 (2020). AIと脳神経科学―精神神経疾患へのデータ駆動と理論駆動のアプローチ. Clinical Neuroscience, 38, 1358-1363.
• 銅谷賢治, 松尾豊 (2019). 人工知能と脳科学の現在とこれから. Brain and Nerve, 71, 649-655.
• Doya K, Taniguchi T (2019). Toward evolutionary and developmental intelligence. Current Opinion in Behavioral Sciences, 29, 91-96.
• Miyazaki K, Miyazaki KW, Yamanaka A, Tokuda T, Tanaka KF, Doya K (2018). Reward probability and timing uncertainty alter the effect of dorsal raphe serotonin neurons on patience. Nature Communications, 9:2048.
• Tokuda T, Yoshimoto J, Shimizu Y, Okada G, Takamura M, Okamoto Y, Yamawaki S, Doya K (2018). Identification of depression subtypes and relevant brain regions using a data-driven approach. Scientific Reports, 8, 14082.
• Fermin AS, Yoshida T, Yoshimoto J, Ito M, Tanaka SC, Doya K (2016). Model-based action planning involves cortico-cerebellar and basal ganglia networks. Scientific Reports, 6, 31378.
• Funamizu A, Kuhn B, Doya K (2016). Neural substrate of dynamic Bayesian inference in the cerebral cortex. Nature Neuroscience, 19, 1682-1689.
• Ito M, Doya K (2015). Distinct neural representation in the dorsolateral, dorsomedial, and ventral parts of the striatum during fixed- and free-choice tasks. Journal of Neuroscience, 35, 3499-3514.
• Elfwing S, Doya K (2014). Emergence of polymorphic mating strategies in robot colonies. PLoS One, 9(4), e93622
• Samejima K, Ueda K, Doya K, Kimura M (2005). Representation of action-specific reward values in the striatum. Science, 301, 1337-1340.
• Doya K (2002). Metalearning and neuromodulation. Neural Networks, 15, 495-506.
• Doya K (1999). What are the computations of the cerebellum, the basal ganglia, and the cerebral cortex. Neural Networks, 12, 961-974.