Sergio Verduzco-Flores 研究室

本研究室では、ロボットや神経系がいかにして行動と言語を同時に学習し、習っていない状況にも対応できる能力を獲得するのかを研究しています。具体的には、複雑な行動を小さな再利用可能な要素に分解・組み立てする「構成性」という特性に着目し、視覚・固有感覚・言語情報を統合した脳型のニューラルネットワークモデルを開発しています。このモデルは予測と積極的な推論の枠組みに基づいており、部分的な学習からも新しい行動を生み出せることを目指しています。 神経系による運動制御の仕組み解明も重要なテーマです。研究室では、脊髄や感覚・運動皮質といった脳の異なる領域がどのように相互作用して滑らかな動きを実現しているのかを調べています。特に、局所的なシナプス可塑性と生物学的に妥当な学習規則を用いることで、ロボットが試行錯誤から自律的に運動スキルを習得するしくみを解明しようとしています。これらの研究は、生物的な制約を満たしながらも、複雑な制御課題を効率的に学習できる神経回路の原理を明らかにするものです。