Shigeo Sato 研究室

主宰者：Shigeo Sato
東北大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、生物の脳神経系における情報処理の仕組みを理解し、それを計算機やデバイス設計に応用することを目指しています。特に、神経細胞（ニューロン）の動的な活動パターンと学習規則がどのように堅牢な情報処理を実現しているかを、理論と実験を組み合わせて調べています。これらの原理を明らかにすることで、低消費電力で効率的な神経型コンピュータの実現につながると考えられています。 実験的には、培養された大脳皮質の神経細胞ネットワークをマイクロ流体デバイスで精密に制御し、モジュール構造を持つ神経回路を構築しています。光遺伝学的な操作と高精度な活動記録により、神経細胞集団の同期性や情報処理能力を測定しています。一方、計算論的には、スパイキング神経ネットワークのモデルと機械学習の「リザーバー計算」というフレームワークを組み合わせ、生物的に妥当な学習法則を実装したニューロモーフィック回路の設計を進めています。 こうした基礎研究と応用開発を統合することで、脳のような省エネルギー計算を実現するハードウェアの実現を目指しています。特にアナログCMOS集積回路によるスパイキングニューロンの超低消費電力実装や、磁気スピン素子を用いたニューロモーフィックデバイスの開発が進められており、エッジコンピューティングへの応用が期待されています。

※ 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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