PI(Principal Investigator)

川人 光男

ブレインマシンインタフェース

所属:

国際電気通信基礎技術研究所(ATR)
脳情報通信総合研究所 所長

その他の所属:

株式会社XNef 代表取締役CEO
理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP)
特別顧問
京都大学大学院  客員教授
金沢工業大学 客員教授
玉川大学脳科学研究所 客員教授
東京工業大学科学技術創成研究院 特定教授
富山県立大学 特任教授

住所:

〒619-0288 京都府相楽郡精華町光台二丁目2番地2

Email: 

decnef-info at atr.jp

Homepage:

当研究室では、ヒトの脳活動信号から脳に表現されている情報を解読し、その情報を使って脳を操作し、脳機能を理解する研究に取り組んでいる。現在、特に下記プロジェクトに参加する学生を募集している。

a)脳と人工知能をつなぐ
ヒトを含む動物は、少数のサンプルから学習できることが知られています。それに対してディープニューラルネットワークを含む現在の人工知能はパラメータと同じ程度の数の学習サンプルを必要とします。メタ認知、生成・解析モデルの多重階層性、神経活動の同期などが脳の秘密と考えられます。脳のこのような特徴を理解して、次世代の人工知能の開発を目指します。

b)ブレイン-マシーン・インターフェース
脳と機械を直接繋ぐ技術ブレイン・マシーン・インタフェースは、感覚・運動・中枢機能に障害を持つ方のみならず、健常者の能力増進を図るブレインテックの一部として、注目されています。特に、非侵襲的な脳活動計測データにデコーティング手法を適用し、それを報酬として被験者にフィードバックするデコーディッドニューロフィードバックで脳の特定の部位に特定の情報に対応した活動パターンを誘導できます。この手法により、精神疾患の治療、因果的な神経科学の確立を目指します。

主要な業績:

Kawato M & Cortese A (2021): From internal models toward metacognitive AI , Biological Cybernetics, 115:415–430

Kawato M, Ohmae S, Hoang H, Sanger TD (2020): 50 years since the Marr, Ito, and Albus models of the cerebellum, Neuroscience, 462, 151–174.

Shibata K, Watanabe T, Sasaki Y, Kawato M (2011). Perceptual learning incepted by decoded fMRI neurofeedback without stimulus presentation, Science, 334(6061), 1413-1415