脳回路機能理論研究チーム

認知、学習と記憶、意思決定などの高次脳機能は、脳の神経回路の働きによって実現されます。当研究室では脳の計算原理と、それを実現している神経回路メカニズムを明らかにするために、実験と理論の両面から研究を行なっています。
回路メカニズムに拘るのは、計算原理を実装しているメカニスティックな仕組みに、脳の情報処理の優位性の秘密があると感じているためです。とくに脳の神経回路は、ノイズを積極的に利用して本質的に確率的なこの世界を“モデル化”し、その知識を利用して計算することで、知覚認知や意思決定などを効率的かつ柔軟に行なっていると考えられます。また計算に要する消費エネルギーが少ないという脳の情報処理の特徴も（たかだか数十ワット程度と言われています）、脳がコンピュータのように、信号とノイズが明確に分離された方法で計算を実行していない可能性を示唆します。
そのような脳の計算の“確率過程”を解明し、脳型情報処理機械の創造を可能にするための理論的基盤を築くことが、当研究室の究極の目標です。

研究テーマ

• 脳の確率的計算原理と回路メカニズム
• 神経ダイナミクスと情報表現
• 大脳皮質局所回路の機能に関する理論と実験（ラット）
• 神経集団活動データからの情報抽出（機械学習等）

主要論文

1. Jun-nosuke Teramae, Yasuhiro Tsubo and Tomoki Fukai,:
   "Optimal spike-based communication in excitable networks with strong-sparse and weak-dense links."
   Scientific Reports 2: 485. doi: 10.1038/srep00485 (2012).
2. Yasuhiro Tsubo, Yoshikazu Isomura, and Tomoki Fukai,:
   "Power-Law Inter-Spike Interval Distributions Infer a Conditional Maximization of Entropy in Cortical Neurons."
   PLoS Comput Biol 8(4): e1002461. doi:10.1371/journal.pcbi.1002461 (2012)
3. Matthieu Gilson and Tomoki Fukai,:
   "Stability versus Neuronal Specialization for STDP: Long-Tail Weight Distributions Solve the Dilemma."
   PLoS one 6(10): e25339 (2011).
4. Nobuhiko Wagatsuma, Tobias C. Potjans, Markus Diesmann, and Tomoki Fukai,:
   "Layer-dependent attentional processing by top-down signals in a visual cortical microcircuit model."
   Frontiers in Computational Neuroscience 5: doi: 10.3389/fncom.2011.00031 (2011).
5. Takashi Takekawa, Yoshikazu Isomura, and Tomoki Fukai,:
   "Accurate spike-sorting for multiunit recordings."
   European Journal of Neuroscience 31(2): 263-272 (2010).
6. Yoko Yazaki-Sugiyama, Siu Kang, Hideyuki Cateau, Tomoki Fukai, and Takao K. Hensch,:
   "Bidirectional plasticity in fast-spiking GABA circuits by visual experience."
   Nature 462: 218-221 (2009).
7. Yoshikazu Isomura, Rie Harukuni, Takashi Takekawa, Hidenori Aizawa, and Tomoki Fukai,:
   "Microcircuitry coordination of cortical motor information in self-initiation of voluntary movements."
   Nature Neuroscience 12: 1586-1593 (2009).
8. Hiroshi Okamoto and Tomoki Fukai,:
   "Recurrent network models for perfect temporal integration of fluctuating correlated inputs."
   PLoS Computational Biology 5(6): e1000404 (2009).
9. Jun-nosuke Teramae and Tomoki Fukai,:
   "Temporal precision of spike response to fluctuating input in pulse-coupled networks of oscillating neurons."
   Physical Review Letters 101: 248105 (2008).
10. Keiji Miura, Yasuhiro Tsubo, Masato Okada and Tomoki Fukai,:
    "Balanced excitatory and inhibitory inputs to cortical neurons decouple firing irregularity from rate modulations."
    The Journal of Neuroscience 27:13802-13812 (2007).