神経情報・脳計算ユニット（深井 朋樹）

概要

感覚知覚、学習と記憶、および意思決定などの脳の認知機能は、神経回路による計算に依り実現します。 我々は、機械計算と比較した場合の生物学的神経計算の利点は、脳の神経回路が計算を実装する方法にあると考えています。 本研究室では、計算論的あるいは理論的なアプローチによって、脳が情報を符号化する仕組みと脳計算の回路メカニズムを明らかにしたいと考えています。我々の最終目標は、脳の神経回路が実装する強力かつ柔軟な情報処理に対する、最大限に有効な最小限の数学的記述を見つけることです。

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神経情報・脳計算ユニット

主要な研究テーマ

  • 階層ベイスなど、統計モデル構築に関わる脳回路メカニズム
  • 記憶や推論などの背景にある脳の内部状態による計算メカニズム
  • 回路レベルの計算と学習における樹状突起の役割
  • 大規模神経活動データからの神経コードの解読
  • スパイク依存の新しい学習など、ニューロAI を視野に入れた理論研究

Latest Unit News

  • Roman Koshkin の論文 "convSeq: Fast and Scalable Method for Detecting Patterns in Spike Data " がICML2024に採択されました（May 2, 2024). 
  • 深井朋樹が日本神経回路学会学術賞を受賞しました（Sep 6, 2023）.

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博士研究員（ポスドク）の募集

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