分野横断的サブプロジェクトの編成と研究活動 [ 時系列情報処理システムの構築とデバイス化 ] サブプロジェクトリーダー：林 海馬を模倣した時系列情報処理システムの構築とデバイス化 （１） サブプロジェクトの概要 海馬は空間認知や場所の時系列学習機能を持つ。本サブプロジェクトの目的は、このような海馬の機能にヒントを得た�@リアルタイム動き検出システムと�Aローカルナビゲーションシステムを研究開発することである。 【リアルタイム動き検出システム】 複数の信号が海馬のリカレントネットワークの異なる場所に加わると、それらの信号の入力タイミングに依存してニューロン活動の伝播を伴うダイナミカルな空間パターンが生じる（図1a）[1-3]。この性質を用いると、信号の順序検出と学習が可能である[4-5]。これらの入力信号を時系列で並ぶ画像と考えると画像内の物体の動きを検出することができる。本サブプロジェクトでは、図1bに示すような、物体の位置、移動方向、および速度を同時に検出できる物体の動き検出アルゴリズムを脳モデル分野の林研究室で開発した[6-8]。さらに、脳モデル分野の林研究室とデバイス分野の神酒研究室との共同で、この動き検出システムの出力パターンを用い、人間の知識に基づいたファジィ推論による前方の物体との衝突危険度判定を実現した（図1c）[11]。このアルゴリズムは並列処理アルゴリズムであり、集積回路化によるリアルタイム処理が可能である。このアルゴリズムに従って、脳モデル分野の林研究室とデバイス分野の森江研究室との共同で、物体の動き検出のためのデジタルLSIアーキテクチャを考案し、FPGAに実装した（図1d）[9-11]。これらのシステムを自律移動ロボット“WITH”に搭載し、正面衝突、オフセット衝突などに対する回避行動をさせることができた（図1e）[11]。実時間で動作する本システムは、自動車の衝突防止等に有効である。 図１　海馬の機能にヒントを得た動き検出システムと衝突回避 【ローカルナビゲーションシステム】 空間情報を担う感覚信号によって、嗅内皮質から海馬を通って嗅内皮質に戻るループ結合を選択的に強化することができる（図2a）。その結果、嗅内皮質の場所細胞が数珠つなぎになり、場所の時系列が学習記憶される（図2b）[12-15]。このループ回路構造と時系列学習機能の仕組みにヒントを得て、脳モデル分野の林研究室とデバイス分野の神酒研究室との共同で、ローカルナビゲーションシステムを研究開発した[16]。このシステムは、カメラ画像から適切に抽出したランドマークの時系列をルート情報として記憶し、数個のランドマークから成るローカルルート情報に基づいた自律的ナビゲーションを実行できる。このシステムの心臓部であるローカルルート記憶ユニット（図2c）に記憶されたルート情報は、再試行で検出されたランドマーク時系列と比較され、小さな変化が認められた場合は適応するようになっている。このローカルナビゲーションシステムの有効性については、自律移動ロボット“WITH”を用いて確かめた（図2d）。本ローカルナビゲーションシステムは、未知の空間での自律的ルート学習や自律走行等を可能にすると期待される。 図２　海馬の機能にヒントを得たローカルナビゲーションシステム （２） 構成メンバーと役割分担 サブプロジェクトリーダー 林 初男（脳モデル分野） ： 海馬の機能にヒントを得た物体の動き検出アルゴリズムとローカルナビゲーションアルゴリズムの考案 分担者 森江 隆（デバイス分野） ： 物体の動き検出アルゴリズムのハードウェア化、システム構築、自律移動ロボットへの実装 神酒 勤（デバイス分野） ： ファジィ推論による衝突危険度判定、ローカルナビゲーションアルゴリズム考案とシステム構築、自律移動ロボットへの実装 中田 一紀（デバイス分野） ： 物体の動き検出アルゴリズムのハードウェア化、システム構築、自律移動ロボットへの実装 研究業績リスト [1] M. Yoshida, H. Hayashi, Regulation of spontaneous rhythmic activity and organization of pacemakers as memory traces by spike-timing-dependent synaptic plasticity in a hippocampal model, Physical Review E, Vol. 69, pp. 011910-1〜011910-15, 2004. [2] H. Hayashi, M. Yoshida, A memory model based on dynamical behavior of the hippocampus, Proceedings of the 8th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, Part 1, pp. 967-973, 2004. [3] H. Hayashi, M. Yoshida, A memory model of the hippocampus for the foundation of brain-inspired information technology, International Congress Series, Vol. 1269, pp. 109-112, 2004. [4] M. Yoshida, H. Hayashi, Organization of cell assemblies that code temporal sequences in a hippocampal CA3-CA1 model, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, pp.495-500, 2004. [5] M. Yoshida, H. Hayashi, Emergence of sequence sensitivity in a hippocampal CA3-CA1 model, Neural Networks, Vol. 20, No. 6, pp. 653-667, 2007. [6] 梁 海超、森江隆、中山浩之、中田一紀、林 初男、海馬時系列符号化モデルに基づく移動体検出手法のデジタルLSIアーキテクチャ、第5回情報科学技術フォーラム、pp. 59-61, 2006. [7] H. Hayashi, K. Nakada, T. Morie, A Moving object detection algorithm inspired by the sequence detection in the hippocampus and its digital LSI implementation, International Congress Series Vol. 1301, pp. 35-38, 2007. [8] 林 初男、PTC出願、2006、米国、EP、韓国、日本に移行済み [9] H. Liang, H. Nakayama, K. Nakada, T. Morie, H. Hayashi, Digital VLSI implementation of a moving object detection algorithm based on neural propagation in the hippocampus, Proceedings of the International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, pp. 614-617, 2006. [10] H. Liang, T. Morie, H. Nakayama, K. Nakada, H. Hayashi, An FPGA-based real-time moving-object detection system based on neuronal propagation in the hippocampus, Proceedings of the International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing, pp.509-512, 2007. [11] H. Liang, T. Morie, Y. Suzuki, K. Nakada, T. Miki, H. Hayashi, An FPGA-based collision warning system using hybrid approach, Proceedings of the International Conference on Hybrid Intelligent Systems, pp.30-35, 2007. [12] J. Igarashi, M. Yoshida, K. Tateno, H. Hayashi, Synchronized subthreshold oscillations and phase coding in a network model of the entorhinal cortex, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, pp.3119-3124, 2004. [13] J. Igarashi, H. Hayashi, K. Tateno, Theta phase coding in entorhinal-hippocampal loop circuits organized by afferent signals, Proceedings of the International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, pp.595-598, 2006. [14] J. Igarashi, K. Tateno, H. Hayashi, Phase coding by organization of entorhinal cortex-hippocampus loop circuits, International Congress Series, Vol. 1291, pp. 117-120, 2006. [15] J. Igarashi, H. Hayashi, K. Tateno, Theta phase coding in a network model of the entorhinal cortex layer II with entorhinal-hippocampal loop connections, Cognitive Neurodynamics, Vol. 1, Issue 2, pp. 169-184, 2007. [16] T. Miki, H. Hayashi, Y. Goto, T. Inoue, M. Watanabe, Practical Local Navigation System Based on Entorhino-hippocampal Functions, Proceedings of Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 9th International Symposium on advanced Intelligent Systems, pp.1783-1787, 2008. HOME | Back | Page top ↑