講演情報
[11a-PA1-5]マイクロパターン培養神経回路を用いたリザバー型強化学習モデルの実細胞実装
〇齋藤 新1,2、山本 英明1,3、門間 信明1,2、田中 柊真4、佐藤 茂雄1,2、香取 勇一4、平野 愛弓1,2,3 (1.東北大通研、2.東北大院工、3.東北大AIMR、4.はこだて未来大)
キーワード：
生体神経回路、物理リザバー、強化学習
本研究では，マイクロパターン培養神経回路(BNN)を物理リザバーとして用いたリザバー型強化学習モデルの実細胞実装を行った．迷路探索タスクにおいて，BNNリザバーのニューロン数を増加させ，刺激入力行列のスパース性を調整することで，タスク性能を向上できることが分かった．発表では，BNNの自発活動およびタスク中の神経活動ダイナミクスの特徴がタスク性能に与える影響についても議論する．