人工知能分野には長年にわたって「弱教師あり学習」の問題がありました。つまり、訓練データにおいて、一部分のラベルのみが観測可能で、残りのラベルは未知です。多インスタンス学習(Multiple Instance Learning、略してMIL)は、この問題を解決する1つのパラダイムです。MILでは、訓練データがいくつかの「バッグ」(bag)に分けられており、各バッグには複数のインスタンス(instance)が含まれています。私たちはバッグのラベルのみを観測できますが、個々のインスタンスのラベルを知ることはできません。MILの目標は、バッグのラベルに基づいて、新しいバッグとそれに含まれるインスタンスのラベルを予測することです。 MILパラダイムは様々な科学分野で広く応用されており、特に医療画像分野...

伝統的な表現学習手法は、通常、正規性、疎性などの望ましい性質を達成するために、固定の基底関数アーキテクチャを設計します。一方、深層強化学習の考え方は、設計者が表現の性質をコーディングするのではなく、データの流れが表現の性質を決定し、適切な訓練スキームの下で良い表現が自発的に現れるようにすることです。 この研究では、深層強化学習システムで学習された表現(representation)の性質を探求しています。この研究は、2つの観点を組み合わせ、実証分析を通じて、強化学習におけるスムーズな転移を促進する表現の性質を探索しています。著者らは6種類の表現特性を提案し、25,000以上のエージェント設定タスクで評価を行いました。彼らは、ピクセルベースのナビゲーション環境で、ソースタスクと転移タスクが異な...

このレポートでは、モデルベースの故障診断において、システムの異常の原因となる重要な観測データを特定する枠組みとアルゴリズムが紹介されています。この枠組みでは、元の観測データを「部分観測」に抽象化することで、診断結果に不可欠な観測を特定します。「重要な部分観測」とは、最大限に抽象化した後でも、元の観測と同じ最小診断集合を導出できる最小のものと定義されています。 この研究は、オーストラリア科学産業研究機構のデータ61センターのCody James Christopherと、フランス原子力・代替エネルギー庁のAlban Grastienの2人の著者によって行われ、2024年の人工知能ジャーナルに掲載されました。 研究者たちは最初に、モデルベース診断の基本的な枠組みと概念を説明しています。この枠組み...

グラフ構造データが様々な分野で広く応用されるにつれ、グラフデータを分析するための強力なツールであるグラフニューラルネットワーク(GNN)が注目されています。しかし、既存のGNNは、ノード表現を学習する際に、主に近傍ノードの類似性情報に依存しており、ノード間の差異性の潜在的可能性を無視しています。最近、新しい「極性メッセージ伝搬」(Polarized message-passing、PMP)パラダイムが登場し、GNNの設計に全く新しいアイデアを注入しました。 研究背景:従来のGNNは、ターゲットノードの表現を学習するために、近傍ノードの特徴を集約していますが、ノード間の類似性のみを考慮し、ノード差異に含まれる豊富な情報を十分に利用していませんでした。実際、現実世界のグラフデータには、「友人のパ...

果蝇視覚系における色相選択性の回路メカニズム 色の知覚は視覚体験の重要な側面であり、生物個体と外界環境の相互作用において重要な役割を果たしています。ヒトなどの3種類の感光細胞型の霊長類動物では、視皮質に特定の色相(青、青緑、オレンジ色など)および非スペクトル色(紫やマゼンタなど)に選択的に反応する神経細胞が存在することが発見されています。しかし、この色相選択性応答の神経回路基盤は長らく明らかにされていませんでした。 最新号の『Nature Neuroscience』誌に掲載された研究では、コロンビア大学のRudy Behnia研究室が、遺伝的操作が容易なモデル生物であるショウジョウバエを利用して、その視覚系に色相選択性神経細胞が存在することを発見し、この色相選択性応答を生み出す神経回路メカニ...

本論文は、ベンガラフィンチが大規模な神経細胞の撹乱後に複雑な学習行動をどのように回復するかについての研究を報告しています。研究者は、遺伝的手段を用いてベンガラフィンチの発声系列を生成する重要な脳領域HVC(hyperpallium ventralis)の投射ニューロンの活動を選択的に撹乱し、発声が著しく低下することを引き起こしました。驚くべきことに、発声を阻止された一定期間の後でも、ベンガラフィンチは2週間以内に元の発声を完全に回復することができました。 著者と論文出典:本研究はカリフォルニア工科大学のBo Wang、Zsofia Torok、Alison Duffy、David G. Bell、Shelyn Wongso、Tarciso A. F. Velho、Adrienne L. Fa...

睡眠と麻酔状態における脳の排出メカニズムの抑制 背景 代謝産物や有毒物質を脳から排出することは、神経系の健康を維持する上で重要なプロセスです。しかし、その具体的なメカニズムについては議論が分かれています。広く議論されている見解の1つは、睡眠状態では、いわゆる”グリンファティックシステム”(glymphatic system)が機能し、脳の排出プロセスが促進されるというものです。一部の研究者は、長期的な睡眠不足がグリンファティックシステムの機能障害を引き起こし、アルツハイマー病などの神経変性疾患を悪化させる可能性があると提案しています。また、一定量の麻酔薬も脳の排出機能を高めると考えられています。しかし、この理論には疑問視する意見もあります。 論文発表 本研究はイギリスのインペリアル・カレッジ...

強迫症の行動は、線条体の過剰な活性化と常に関連していました。線条体におけるカルシウム結合タンパク質陽性(すなわちパルバルブミン)のGABA作動性ニューロン(PVI)は、線条体活性を調節し、不適切な自発的行動を抑制する上で重要な役割を果たしています。線条体PVIの強迫症状の制御における潜在的な役割を調査するため、研究者はSapap3遺伝子欠損マウス(Sapap3-KO)の過剰な自己梳毛行動(強迫行動を評価する行動学的指標として)を評価しました。 研究の背景: 強迫行動は、強迫性障害などのさまざまな神経精神疾患の中核的な症状であり、皮質線条体回路の機能異常と関連していることを示す証拠が増えています。以前の研究では、強迫症患者や病的な反復行動を示す動物モデルにおいて、線条体領域のPVI密度が低下し...

この論文レポートでは、中脳のドーパミン神経細胞の自己刺激(intracranial self-stimulation、ICSS)の認知表象に関する研究について報告されています。著者は、ラットがなぜICSSを得るために努力するのか、つまりドーパミン神経細胞の発火が脳内でどのように表象されているのかを解明しようとしました。 研究背景: ドーパミン神経細胞の発火は通常、報酬予測誤差信号と考えられ、学習過程で教師信号として機能すると言われています。しかし、この信号自体に価値表象がなければ、なぜラットはこの信号を得るために努力するのでしょうか。ICSSの認知表象の基礎については、これまで十分に検討されていませんでした。 著者: この研究は、カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)とニュージャージー...

一、研究背景および目的 下腺(Subcommissural Organ、SCO)は、脳室系の入り口に位置する腺様構造であり、ヒトおよびその他の脊椎動物に分布していますが、その機能はこれまで完全に解明されていませんでした。これまでの研究では、SCOが神経発達調節、脳脊髄液内環境維持などのプロセスに関与する可能性が示唆されていますが、大半は細胞培養や器官移植などのモデルに依存しており、生体動物レベルでのその機能研究はあまり行われていませんでした。本研究では、遺伝子操作によりマウスのSCO細胞を特異的に除去し、脳発達におけるSCOの重要な役割を探究することを目的としています。 二、研究対象および方法 1. トランスクリプトーム解析によりSCOで高い特異性を持って発現する3つの遺伝子sspo、car...