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東京大学大学院情报理工学系研究科知能システム情報学研究室の米倉将吾特任研究員と國吉康夫教授らは、神経の確率的なスパイク発火が様々な身体システムにおいて適応的運動の生成を可能とする事を明らかにしました。本成果はProceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS)誌に掲載されました。

生体のニューロンの多くは数尘蝉ほどの短いスパイク状の活动电位を生成する事によって情报処理を行います。しかしながら、なぜニューロンがスパイクを生成するのか、ニューロンのスパイクが生体にどのようなメリットをもたらしているのか、今まで十分には理解されていませんでした。

研究グループは、筋骨格二脚ロボットを确率的スパイキングニューラルネットワークで制御するシミュレーション実験を行い、スパイクによって筋肉の运动制御を行った方が、なめらかな运动指令を用いて制御するよりも秩序生成能力が高く、様々な环境において适切で秩序立った运动パターンを即座に生成できる能力に优れている事を発见しました。さらに、この秩序生成能力は歩行运动の制御に限らず、スパイキングニューロンによって駆动される多くのシステムにおいて発现しうる事を确认しました。

今回の成果は、生体机能の多くがスパイクダイナミクスによって支えられている可能性を示唆すると共に、スパイキングニューラルネットワークが多くの制御システム?人工知能システムの适応性を向上させうる事を示唆しています。

「近年の工学分野において、狈别耻谤辞尘辞谤辫丑颈肠（生体ニューロンの构造や动作を模倣した大规模集积回路）などでスパイキングニューロンが注目されてはいますが、省电力化などのメリットしか知られておらず、结果、ほとんど全ての人工知能フレームワークは依然として非スパイク型のニューロンモデルを採用しています。スパイキングニューラルネットワークを利用する事によってゆらぎを内包しつつ临机応変に振る舞える、より生物らしい人工知能を构筑できるようになると期待しています」と米仓特任研究员は话します。

この成果は、国立研究开発法人新エネルギー?产业技术総合开発机构（狈贰顿翱）の委託业务の结果得られたものです。