人工ニューラルネットワーク（ANN）やスパイキングニューラルネットワーク（SNN）（注4）は、現在のAI技術の基盤となっています。これらは、脳神経回路に着想を得て作られた技術ですが、逆に、ANNやSNNの働きを生体系に実装できれば、脳の情報処理原理に対する理解を一段と深め、さらに生体の仕組みに基づく新しい計算技術の創出にもつながります。今回、東北大学電気通信研究所の山本英明准教授（同大学材料科学高等研究所（WPI-AIMR）兼任）、佐藤茂雄教授、公立はこだて未来大学の香取勇一教授らからなる研究チームは、マイクロ流体デ...

嫌な記憶を思い出すと、胸が苦しくなったり冷や汗が出たりすることがあります。こうした「記憶」と「感情・自律神経」の連携は、危険を避けて生き延びるうえで重要なしくみです。東北大学大学院生命科学研究科の大原慎也准教授らの研究グループは、記憶の中枢である海馬と、意思決定や感情の制御に関わる内側前頭皮質とをつなぐ神経回路を、最先端の神経科学的手法を用いて詳細に解析しました。その結果、これまであまり注目されてこなかった背側海馬の後部（dcHPC）が、自律神経系や情動の制御に関与する背側脚皮質（DP）と強く結びついていることが明らかになりました。さらに、この神経回路が多くの抑制性ニューロン...

生物の脳神経ネットワークに着想を得たスパイキングニューラルネットワーク（SNN）は、情報を発火信号（スパイク）の時系列として表現します。スパイクが発生していないときには情報処理が行われない特性（イベントドリブン性）を持つため、消費電力を極限まで抑えることができます。この特性は、限られた電力で高度な情報処理を実行する必要のあるエッジコンピューティングにおいて特に有効です。東北大学電気通信研究所の守谷哲特任助教と佐藤茂雄教授らの研究グループは、サブスレッショルド領域（注4...