内閣府革新的研究開発推進プログラムにて、人工知能を活用し視覚の訓練に伴う脳の変化について新たな発見に成功。~効率的な視覚訓練法の開発への応用が可能に。

内閣府革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)の一環として、国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所とブラウン大学認知言語心理学科は共同で、脳の外側から脳活動を測定・可視化する”脳イメージング法”と、スパース機械学習と呼ばれる人工知能技術を組み合わせ、視覚の訓練に伴う脳の変化について、新たな発見をしたことを発表した。

視覚の訓練によって脳にどのような種類の変化が起こるかという問題には諸説あり、長い論争が続いていた。

今回は、異なる説を統合する新たなモデルを構築し、そのモデルの妥当性を脳イメージング法と人工知能技術を組み合わせたアプローチによって検討し、新たな発見にたどり着いた。

この研究の知見は、加齢に伴う視覚能力の低下を防止するための効率的な訓練方法の開発に寄与することが期待されるという。

ImPACTプログラム・マネージャー 山川 義徳氏は以下のように述べている。
『ImPACTプログラム「脳情報の可視化と制御による活力溢れる生活の実現」では、脳情報の可視化と制御の技術開発を進め、健康な脳をいつまでも維持できる社会を実現することを目指しています。
今水先生が牽引するプロジェクトは、本プログラムの要となる携帯型ブレインマシンインターフェースの開発を進め、特に、中高年層の認知機能の低下防止と回復を実現するサービス提供を目指すものです。
今回の成果は、認知機能の重要な要素の一つである知覚学習に関する長年の論争を新たに開発した人工知能(機械学習)技術により決着をつけたものです。これは科学的な発見であることはもちろん、これにより認知機能の向上の糸口を見つけ、新たな脳情報サービスへの大きな一歩を踏み出せたと考えています。』

AI_ ImPACTプログラム図1

知覚学習研究から得られた知見は、視覚や学習のメカニズムの解明に寄与するだけでなく、効率的な視覚訓練法の開発にも直接応用可能である。

ImPACTプログラム図2

従来の脳活動パターン解析技術(左)と本研究で開発された新しい解析技術(右)。新しい方法では、脳活動の空間パターンに加え、時間パターンも考慮した解析が行われた。

ImPACTプログラム図3

本研究で得られた知見のまとめ。V3Aでは視覚刺激に対する感度向上に対応する変化が見られた。頭頂間溝とV1では課題習熟に対応する変化が見られた。

【関連リンク】
国際電気通信基礎技術研究所
内閣府
科学技術振興機構

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