脳の機能仮説についての構造化データ (BRA) の構築
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2020-10-29 電子情報通信学会 NC (Neuro-Computing) 研究会での発表スライド
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脳の機能仮説についての構造化データ (BRA) の構築
- 2. アジェンダ ● 背景 ● Brain Information Flow(BIF) 形式について ● BRA構築のためのデータフロー ● BRAの現状 ● まとめ ● 課題 ● 参考情報
- 3. 背景
- 4. 背景1: 近年のNeuroinformatics の進展 脳の解剖学的な構造については、測定方法や実験 方法の標準化が進みデータが集積されてきている。 画像はHuman Brain Projectより引用
- 5. 背景1: 近年のNeuroinformatics の進展 脳の解剖学的な構造については、測定方法や実験 方法の標準化が進みデータが集積されてきている。 画像はHuman Brain Projectより引用 脳の機能についての情報は、統一された フォーマットで管理されているだろうか?
- 8. 脳型知能の開発にどのような粒度の脳の機能仮説 があれば有用? 有用な粒度を決めるポイント： ● 粗すぎると脳に似た情報処理にならない ● 詳細すぎると構築や計算等のコストが増大する 知的処理に明らかに貢献する「メゾスコピックレベルの 脳の構造・現象」についてのデータを整備 ※メゾスコピックレベル = Allen Mouse Connectivityの記述粒度
- 9. 補足: 脳に学ぶ汎用人工知能開 発について 大きく以下のように２つの方向性がある 方向性 実施方法@WBAI ① 脳の各器官ベースの 構造と機能の整理 特定の脳領域につ いて論文サーベイ ② タスクベースにその実 現に必要な脳の構造と 機能を整理 特定のタスクに フォーカスしたハッ カソンの開催とその 準備
- 11. やったこと •脳の機能仮説を表現するのに特化したBrain Information Flow (BIF) 形式の定義 •脳の機能仮説についての構造化データ構築のた めのデータフローの設計 → コントリビューターにも ユーザーにも優しく❤ •構造化データの作成や利用を支援するツール群 の開発 (e.g. 可視化ツール)
- 13. BIFスキーマ概要 1. BIFは解剖学上の構造と付随する機能を表現 2. CircuitとCircuitをつなぐConnectionからなる 3. 記述の最小粒度はUniformCircuitで規定 UniformCircuit Connection 環境： ありうる様々なタスク Circuit ＋機能 ＋機能 ＋機能
- 15. UniformCircuitの意味 神経科学的意味： 均一なニューロン(サブ)タイプ集団 計算論的意味： 同一種類の信号の起点 ソフトウエア的意味： コンポーネントの引数名 送信元のニューロン・(サブ)タイ プを、シナプスの生化学的な特 徴から区別しうる
- 16. Circuit Connection Property only for uniform Circuits BIFスキーマ詳細 第5回全脳アーキテクチャシンポジウム Circuit Circuit Circuit Circuit Circuit Legend Uniform circuit Connection Circuit modType size reference functionality hasPart implementation reference size functionality morphology transmitter taxon labels inputCircuit outputCircuit taxon transmitter uniformCircuit 起点の階層的なサーキットから構成される情報フロー図 ←名前 ←機能仮説 ←動物種 ← 根拠と なる論文 ←入力Circuit ←出力Circuit
- 17. BRA構築のための データフロー
- 18. データフロー概要 構造化されておらず論 文ごとにバラバラの形 式で表現される機能 仮説 論文サーベイし、BRA に追加したい 脳の機能仮説につい てスプレッドシートにま とめる Semantic MediaWiki UIに 登録 構造化データとしてexport → 可視化も 専用スクリプトによ る変換
- 19. 脳神経科学者向け: BRAコントリ ビューターになるには? 1. BRAにまだ含まれていない脳の領域などについ ての構造と機能の追加 BRAに追加したい 脳の機能仮説について スプレッドシートにまとめる 2. 既存のBRAの修正 自分が詳しい脳の 領域についてのBRAを 抽出、内容をレビュー 誤っている場合は (ウェブUIから)編集可能
- 20. BRAの現状
- 21. 脳の各器官ベースでの 構築の試み 第4回全脳アーキテクャシンポジウム 主な脳器官について は、解剖学的構造から 得た結合上の信号に対 して情報処理的な意味 の仮説を構築している。 新皮質BRA（2017年に第1版を作製済み） 海馬BRA（2018年度から開始） 大脳基底核BRA（2018年度から開始） (Aizawa, Fukawa, AINI 2019) (Negishi, not yet published) (山川、荒川、高橋、JSAI2017) 布川絢子 三好 康祐
- 22. 結果： データ登録状況 •BRAに登録されている情報のカバー率 • 機能仮説について ~ 3% • 脳内の構造 ~ 20% •整備済みの構造(Circuit単位) • 大脳基底核: 17 Circuits • 前頭前皮質: 65 Circuits • 眼球運動: 32 Circuits
- 24. 可視化の例 Convert light signals to neural coding Visual perception Oculomotor control Visual information processing Visual information integration and episodic memory Oculomotor control Topdown attention and executive control Circuit Connection
- 26. 可視化の例 Actual reward Learn output control via the modification by the BG with reward
- 27. 可視化の意義 • 複数の脳機能仮説の比較が容易に • ソフトウェアの生物学的妥当性の評価？ • 従来WBAIでは、汎用人工知能の開発はハッカ ソンベースで行われてきた「作業記憶モデラソン2020」で検索 • 参加者の便宜のために運営側が提供してきたアーキ テクチャ案の変わりに使える? 似て いる
- 29. 明らかになりつつある課題 •BRAの規模が大きくなりたくさんのファクトが登録さ れるようになった際に互いに矛盾する機能仮説を どう扱うべきか → 名前空間を分離? •functionalityプロパティを自然言語文章(英語)で記 述しているため、表記揺れなどの問題 → functionality表現用オントロジーの開発? •BRA構築のデータフローを手動で登録するので非 効率 → 論文検索と関連文章抽出の自動化? •ユーザー・コントリビューターの不足 → 広報活動?