Kenji Doya 研究室
主宰者:Kenji Doya
沖縄科学技術大学院大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Kenji Doya研究室は、脳と身体と環境がどのように相互作用して行動が生じるのかを理解することを目指して、多角的なアプローチで研究を進めています。具体的には、動物の学習や意思決定の仕組みを明らかにするために、神経活動の計測、計算モデルの構築、そして生物学的に現実的な脳モデルを用いた大規模シミュレーションなど、複数の手法を組み合わせています。マウスやサルなど様々な動物モデルを用い、脳領域全体の機能的結合やニューロンの活動パターンを調べることで、学習に伴う脳ネットワークの変化を解明しようとしています。
さらに同研究室は、人工知能と神経科学の融合にも力を入れており、脳構造に着想を得た強化学習モデルの開発や、機械学習を用いた脳画像・生理信号の解析と予測に取り組んでいます。また、複数の小規模エージェントが集団的に意思決定する場合の学習メカニズムや、習慣的行動と目標指向的行動のバランス、さらには報酬系の進化過程といった基本的な問題についても理論的・実験的に探索しています。これらの研究を通じて、生物的知能の根底にある原理を理解し、それを人工知能の開発に活かすことを目標としています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(34 件)
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal.a.862
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013087
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v39i28.35307
- DOI: https://doi.org/10.3390/e27030224
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/4963
- DOI: https://doi.org/10.33232/001c.124538
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2024.120840
- DOI: https://doi.org/10.1162/neco_a_01690
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-48577-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-48489-6
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108335
- DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00753
- [2023] ROSE 2023 PrefaceDOI: https://doi.org/10.1109/rose60297.2023.10410823
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnbot.2023.1269848
- DOI: https://doi.org/10.1523/eneuro.0086-23.2023
- [2023] SEROTONIN NEURONS IN THE DORSAL RAPHE NUCLEUS ENCODE PROBABILITY RATHER THAN VALUE OF FUTURE REWARDSDOI: https://doi.org/10.1016/j.ibneur.2023.08.1813
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ibneur.2023.08.1752
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011385
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002158
- DOI: https://doi.org/10.1523/eneuro.0413-22.2023
- [2023] Multi-modal brain magnetic resonance imaging database covering marmosets with a wide age rangeDOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02121-2
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.41.616
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.105751
- DOI: https://doi.org/10.3389/fninf.2022.855765
- DOI: https://doi.org/10.1561/116.00000042
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.05.012
- DOI: https://doi.org/10.3389/fninf.2022.884180
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.02.026
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2022.2023401
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0893-6080(21)00464-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0893-6080(21)00463-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.08.017
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2021.02.003
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391970
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