堀江貴文氏は、東京大学先端科学技術研究センター特任研究員・加沢知毅氏から、現在行われている、「昆虫脳」の解析についての研究について話を聞いた。
- その1 昆虫の脳の研究でカギとなる“リカレントニューラルネットワーク”とは？←今回はここ
- その2 日本初ショウジョウバエの全脳レベルでのシミュレーションと進化する昆虫の行動研究（2023年12月18公開）
- その3 将来的にス－パーコンピューターで昆虫の脳を完全再現、人間の脳の仕組みの解明へ（2023年12月25日公開）
昆虫の脳の研究でカギとなる“リカレントニューラルネットワーク”とは？
堀江貴文（以下、堀江） 加沢さんはスーパーコンピューターを使って、昆虫の脳のシミュレーションをしているのですよね。
加沢知毅（以下、加沢） そうです。昆虫の脳のニューロン（脳を構成する神経細胞）の数は約10万から約100万個で、人間の約1000億個と比べると100万分の1から10万分の1ととても少ない。でも、数は少なくても基本的な機能は共通しているので、人間の脳を知る上でも昆虫の脳のシミュレーションは価値あることだと思っています。
堀江 今、昆虫の脳は完全にシミュレーションできているのですか？
加沢 いや、まだ一部です。脳の全体的な動きと視覚系や嗅覚系などです。ひとつひとつの細胞の性質や繋ぎ方などの細かい部分はわかっていません。
堀江 でも、最終的にはスパコンで昆虫の脳を完全再現するのですよね。
加沢 そうです。それを目標にしています。
堀江 すると、実際に昆虫が飛んでいるみたいなことが再現できるのですか？
加沢 できます。フィジカルワールド（物質世界）にインタラクション（相互作用）させることができると思います。
堀江 フィジカルワールドではなくても、バーチャルワールド（仮想世界）でも可能ですよね。
加沢 もちろんです。バーチャルワールドで昆虫が飛び回ることもできます。ただ、私が個人的に興味があるのは“学習”なんです。
堀江 学習ですか。
加沢 例えばショウジョウバエに、ある匂いを嗅がせながら砂糖水を与えます。それを何度か繰り返すと、その匂いを嗅ぐだけでショウジョウバエは近くに砂糖水があると思って口吻（こうふん）を伸ばしてなめようとするんです。ショウジョウバエは匂いと砂糖水の関係を学習します。また、ある種のアシナガバチは顔認識ができるのです。自分種に近い顔の特徴を識別できるのですよ。
堀江 へー。
加沢 いまの匂いの例は「報酬が与えられることで学習する」ということになりますが、現実世界では要素がたくさんありすぎて、何が報酬と結びついているかがすぐにはわかりませんし、行動のなにがよいことだったかはかなり後になってからわかります。後から情報を評価しているわけです。つまり、フィードバックループ（行動の結果などから、その後の行動を調整・改善していくこと）をしている。では、フィードバックループをしているということは何をやっているのかというと、メモリートレースをつかっているはずなのです。
堀江 メモリートレース？
加沢 つまり、神経活動の痕跡が神経回路に残っているということです。今、その解析を進めています。
堀江 なるほど。
加沢 結局、大事なのは「リカレントニューラルネットワーク」（回帰型ニューラルネットワーク＝ある層からの出力が、もう一度その層に返ってくる神経細胞型ネットワーク）です。リカレントニューラルネットワークは今、ディープラーニングなどでも注目されていますが、昆虫の脳の研究でも重要な部分なのです。
Text=村上隆保 Photo＝ZEROICHI
加沢知毅（Tomoki KAZAWA） 東京大学先端科学技術研究センター特任研究員
1967年生まれ。茨城県出身。 1995年名古屋大学大学院物理学科満了の後、筑波大‐東京大学情報理工を経て東京大学先端研へ。昆虫感覚系神経生理の研究から、京コンピュータの開発をきっかけに昆虫全脳神経ミュレーションを目指し世界最大FLOPSの神経回路シミュレーションを構築。現在「富岳」上で昆虫脳詳細シミュレーションを構築して研究中。
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