PDFファイル 2D3 「創発計算と人工生命」

The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014

- 1 -

身体化

養神経回路網

活動

時空間解析

Spatio-Temporal Analysis of Activity in Embodied Cultured Neural Networks

升森敦士

*1

丸山典宏

*1

田毅

*1

Atsushi Masumori Norihiro Maruyama Takeshi Mita

Urs Frey

*2

Douglas Bakkum

*3

高橋宏知

*1

池

高志

*1

Urs Frey Douglas Bakkum Hirokazu Takahashi Takashi Ikegami

*1

東京大学

*2

理化学研究所生命

研究

ン

*3

ETH Zurich

The University of Tokyo RIKEN Quantitative Biology Centre ETH Zurich

In recent years, studies on cultured neural networks interconnected with external devices are increased. Such an approach is considered as an important step for understanding embodied learning and memory functions. However, most of the previous works have used the relatively low-density multielectrode array for recording and stimulation of the neural assembly. This made the detailed analysis on the activities of each neuron difficult. Therefore, we have developed a system where a cultured neural network and robot are interconnected through the high-density microelectrode array. In this paper, we describe the experimental settings and some preliminary results using the system.

1.

はじめに

近 ， ボッ 養神経回路網を相互 接続 を

用い 研究 行わ い ． う 手法 ，身体を持

いう意味 生物学的 神経回路網 ，適応的 学習や記憶

関 研究 効果的 あ 考え ．例え ，Bakkum

,複数 刺激 ンを用い ，神経細胞 出力を目的

値 調 整 い ニ ン 手 法 を 提 案 い [Bakkum

2008]．ま ，林 研究 ， 養神経回路網 持 ，同様

刺激 対 同様 反応 ンを出力 いう規則性 回

数を重 顕著 いう特性を活 ， 養神経

回路網 あ 種 学習を実現 い [Hayashi 2008]．

， 先行研究 用い い 電極 以 ，

MEA ， 空 間 分 解 能 ， 個 々 神 経 細 胞 活 動 を 計 測

，ま ，個々 神経細胞 電気刺激を与え

い． ，本研究 ，一般的 電極 比較

空間分解能 高い CMOS を用い 高密度 電極 以

，HDMEA を使用 ，身体性を持 養神経回路

網 活動 時空間 ン 変化や，機能的ネッ ワ 構

組織化 詳細を解析 ，神経回路網 情報表現や処

理 い 探 い ．

2.

手法

2.1

システム

本研究 用い を図 1 示 ． 図 あ う ，

本 ，主 ， 養神経細胞,HDMEA，HDMEA ボ

ッ 間 ン フェ ， ボッ ，神経回路網 ボッ

を相互接続 あ ， ボッ ン 入力

を元 神経細胞 電気刺激を与え，ま ，計測 神経細胞

活 動 を 元 ボ ッ 出 力 決 ま い う フ

ッ プ い ．

本研究 用い HDMEA ，先行研究 多 用い い

MEA 比 ， 時 間 空 間 分 解 能 高 い[Frey 2010]．

HDMEA 直径7μm 電極11,011個 ,各電極

18μm 配置 い 一般的 MEA 電極 約

60個 ． 電極 中 最大 126 ンネ 活動を同

時 計測 可能 あ ． ，細胞 数を 120 程

度 う調整 ，HDMEA 全 神経細

胞 活動を個別 計測 可能 ． 養神経細胞

電気刺激 関 126 ンネ 中 選択 ，最大

2 ン ネ 同 時 刺 激 可 能 あ ． ま ， 時 間 分 解 能

20kHz い ． ボッ Elisa-3 (GCtronic社製) を用

い (図2)．

図1. 概要

2.2

実験設定

本研究 ，前節 述 を用い 身体性を持

養神経網 研究 一歩 ，神経細胞 ， ン

， 単純 対応関係を適用 、走行実験を 際

神 経 回 路 網 活 動 や ボ ッ を 通 行 動 う 変 化

い を調 ．本稿 ，本実験 向け 予備的 行

実験 い 見 い ．以 ， 本的 実験設定

い 述 ．

ま 神経細胞 ， ン ， 対応関係 い 述

．刺激を入力 神経細胞 ，120 程度あ 神経細胞群

中 興奮性 神経細胞を 2 選択 ．ま ， ン

ボッ 前方 右一 赤外線 ン を使用 ， ン

入 力 一 定 閾 値 を 超 え 場 合 ， 値 大 い 神

連絡先：升森敦士， a @ac a c y ac

The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014

- 2 -

経細胞 刺激を与え 確率 高 う設計 い ．

， ボ ッ 前 方 物 体 距 離 近 ， 赤 外 線 ン

値 大 ，神経細胞 刺激 頻度 高 ．

出 力 用 神 経 細 胞 ， 右 入 力 用 神 経 細 胞 近 傍 神

経細胞 ．出力用 選択 右 20程度 神経

細胞群 発火回数を100ms記録 ， 値 合計値 負 係

数 を け 値 を 次 フ 出 力 値 ． ま ， ボ ッ

フォ 一定 値 ， 値 神経細胞

発火 出力値を加算 ． 神経細胞 活動

活発 従い， ボッ 減 ，停 ，後退 ． う

対応関係 衝突回避行動 生 や ，行動

変化 ，神経回路網 活動 変化を観察 ．

ま ，神経細胞 ッ 大脳皮質 分離 養 を

用い ．

今回，予備的 行 実験 ，600x600mm 領域 ボ

ッ を配置 ，10 分間 走行実験を行い，神経回路網，及び，

ボ ッ 活 動 を記 録 (図 2)．ま ，実験直前 ，実験直後，

実験後1時間 神経細胞 活動 10分間 記録

．

図2. 実験 使用 ボッ (Elisa-3) 実験 様子

3.

結果・考察

3.1

実験結果

本 節 予 備 実 験 結 果 を 示 ． ま ， ボ ッ 実 験 直 前 ，

実験中，実験直後，実験後 1 持間経過 場合 計測

内，1 分間分 神経発火 プ ッ を 図 2

示 ． 図 ， ボッ 実験 前後 発火 ン

異 ， 発 火 ン 少 一 時 間 程 度 間

持続 い 確 ．

図3. 神経発火 プ ッ

続い ，壁 衝突を回避 衝突回避 頻度 変化 ，各

神経細胞同士 発火頻度 相関係数 均値 時間変化を

比 較 ． 際 ， 衝 突 回 避 頻 度 ， 壁 距 離 あ 閾 値

を 超 え 際 壁 衝突 割合 ． 結 果 を 図 4

示 ． 図 ，神経細胞 発火頻度 相関 小

衝突回避行動 頻度 傾向 あ 見え ．

図4. 衝突回避行動 頻度 神経発火 相関係数

3.2

考察

本稿 ， 養神経回路網 ボッ を相互接続

を用い 予備実験を行い 結果を示 ． 結果 ，

各 神 経 細 胞 活 動 相 関 衝 突 回 避 行 動 頻 度 対 応 関 係

あ 可能性 示唆 ，あ ま 走行時間，試行回数

少 い 予 備 実 験 結 果 ， 今 後 ， 走 行 時 間 ， 試 行 回

数を増や 本実験を行う必要 あ ．

ま ， ボッ 実験中， ボッ 実験直後 け ， ボッ 実

験 後 １ 時 間 経 過 場 合 神 経 活 動 網 ン ボ ッ

実験前 異 い ，神経細胞網 構 変化

生 い 可能性 示唆 ．

今後 ，走行時間，試行回数を増や ， 養 7 日程

度 神経回路網 ボッ を相互接続 ， 活動を記録

い ，数週間単 時間 け 変化 観察 ．

際，神経細胞網 機能的ネッ ワ 推定や，神経細胞網

発 火 ン 時 空 間 変 化 ， ン 入 力 刺 激 場 合

活動 比較，ニュ ン 学習 を用い

ュ ョ ン 実 験 比 較 ， 詳 細 解 析 を 行 う 予 定

あ ．

謝辞

本研究 使用 CMOS ， ETH Andreas

Hierlemann教授 提供を受け ．

参考文献

[Bakkum 2008] D.J.Bakkum, Z.C.Chao, S.M.Potter: Spatio-temporal electrical stimuli shape behavior of an embodied cortical network in a goal-directed learning task，Journal of Neural Engineering Vol.5, No3, pp.310-323, 2008．

[Hayashi 2008] 林，徳田，清原，田口， 藤: 生体表現

：フ ン フェ を 用い 養神経回路網 ボッ

相互接合，日本知能情報フ 学会 Vol.23, No.5,

pp.761-772，2008．