抄録
非対称リカレント型神経回路網モデルにおいて，システムパラメータを変化させることによりリミットサイクル型の記憶機能を持たせつつ，それに加えてカオス的ダイナミクスを発現させることができる．その二種類の動的状態間の適応的切り換え制御のもと，不確定な記憶パターンの検索や二次元迷路課題といった具体的な不良設定問題求解に上記カオス的ダイナミクスを応用して機能実験（コンピュータシミュレーション）を行った研究を紹介する．生体機能におけるカオスを含む複雑なダイナミクスの機能的役割に関して，本研究が「似て非なるもの」との限界を意識しつつ「Neuromorphic Engineering」として「単純な制御ルールによる複雑な機能」を発現させることができる場合があることを示す．
