抄録
脳における高次機能の解明のためには，外界との入出力を備えた神経回路網において，発現する電気活動のパターン変化を定量的に解析する必要がある．この目的のため，生体の神経回路網に電流刺激を与え，刺激によって得られる応答パターンをもとに行動生成を行うニューロ･ロボットの開発を行っている．本研究ではロボットを制御する手法として，常時教師なし学習を行いながら行動生成する自己組織化マップ(SOM)を用いたニューロ・ロボットを開発した．ロボットのIRセンサが識別した障害物の位置に対応して刺激電極に電流刺激を行い，刺激に応答して発現した神経活動パターンを64次元の特徴ベクトルで表現し，これを20×20の2次元マップ空間に次元縮約した．学習の初期課程のみ教師あり学習を行い，刺激による応答を特定のノードに写像させることで異なる刺激点からの刺激誘発応答を2次元空間に分離して写像した．それにより，ニューロ・ロボットの衝突回避行動を生成することに成功した．
