国立大学法人大阪大学

出展情報

国立大学法人大阪大学の大学院情報科学研究科、生命機能研究科、医学系研究科、工学研究科、国際医工情報センターの研究者らによる脳型人工知能技術の研究開発チームは脳情報通信融合研究センターと連携し、2015年に提案された知覚的意思決定モデル「ベイジアン・アトラクター・モデル（注）」を脳の認知メカニズムの研究結果に基づいて発展させ、生体や脳が有するメカニズム「ゆらぎ原理」に基づく「脳型ゆらぎ学習（Brain Inspired Fluctuation Learning）」技術の開発に成功しました。この技術はわずかなデータの学習だけでデータの識別分類を可能とし、かつ雑音や欠損を含んだデータに対しても耐性を持つというヒト脳が持つ特徴を有しています。本展示ではこの「脳型ゆらぎ学習」技術の紹介、並びに本技術の医療診断技術並びに仮想ネットワーク最適化技術への応用事例について紹介します。尚、本研究開発は総務省「次世代人工知能技術の研究開発」の委託を受けたものです。
（注）' A Bayesian Attractor Model for Perceptual Decision Making ',PLoS Comput Biol(2015), Sebastian Bitzer, Jelle Bruineberg, Stefan J.Kiebel,Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences

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