分野横断的サブプロジェクトの編成と研究活動 [ 研究活動の概要 ] 　脳の持つ「感覚」，「記憶・学習」，「行動発現」という３つの機能について，その巧妙な仕組みをあらゆる視点から解明しハードウェア化し，工学的に応用を目指すために，本拠点の特長である５つの専門領域（研究分野）の教員・ポスドクを分野横断的に取り込んだサブプロジェクトを編成しました．その様子を図８に示します．（８）を除き他の７つのサブプロジェクトは全て，神経生理からデバイスまで全ての教員・ポスドクを網羅する構成にし，研究を進めています．（８）のサブプロジェクトの最終目的は脳型集積回路を検証するための汎用性のあるロボットを試作することですので，独立したサブプロジェクトですが，一様に他のサブプロジェクトと連携を持って研究を進めています． 　研究に実施方法としては，各サブプロジェクト内の異分野間で綿密に連携をとりながら，課題の設定と役割分担，成果報告，予算の使途等について，日常的に話し合いながら研究を進めますが，月に２回，全サブプロジェクトが集まって「ＣＯＥセミナー」を開催し，互いの意見を戦わせます．各専門分野が余りにも広く分散しているために，当初は，互いの学術的思考パターン，価値観（特に研究に対する），専門用語などを理解するが極めて難しく苦痛でしたが，次第に互いの考え方が理解できるようになったことは，大きな成果だと思います．このお陰で，教員スタッフのみならず，学生の間でも，各研究室間の意識的「垣根」がなくなり，自分の専門外のことについて他の教員や他の研究室に聴きに行くことの抵抗がなくなりました． 　以下に各サブプロジェクトの概要について説明いたします． 図８　分野横断的に編成した脳機能ごとのサブプロジェクト Page top ↑ [ 各サブプロジェクトの研究活動内容 ] ※( )内はサブプロジェクトリーダー （１） ネットワーク型化学センサの構築とデバイス化（吉井） （２） 視覚処理システムの構築とデバイス化（森江） （３） 時系列情報処理システムの構築とデバイス化（林） （４） 生理学的実験によるsequence learningの解明（林） （５） 心理情動ベースの行動発現モデルの構築とデバイス化（山川） （６） ｍｎSOMを用いた内部モデルも生成とデバイス化（古川） （７） 移動ロボットへの行動発現チップの実装と自己組織的行動 獲得の検証（石川） （８） 実現したチップの動作検証に共通して用いるロボットの製作（石井） HOME | Back | Page top ↑