わたしたちの「こころ」が働くときの、MRIや脳波を計測することによって、脳内でどのような変化が生じているかを調べています。過去の研究では、かわいい犬の写真のようなポジティブな視覚情報と、甘い砂糖水のようなポジティブな味覚情報が、脳内の同じ領域（前頭眼窩皮質）で類似した活動パターンを示すことを明らかにし、その結果をNatureの姉妹誌であるNature Neuroscience誌で発表しました。http://first.lifesciencedb.jp/archives/9138 また最近では、ヒトの基本味覚（甘み、苦み、酸味など）が島皮質において統合されていることを明らかにし、その結果をNatureの姉妹誌のNature Communications誌で発表しました。 https://www.nature.com/articles/s41467-019-08857-z

「こころとは何か？」を解き明かしたいと考えています。その目的のための手段として、deep learningを利用して、個人の嗜好を模倣する人工知能を作成しています。 また、直接的な社会貢献を目指して、脳機能画像や脳解剖画像に基づく精神・神経疾患の診断法開発を行っています。

私たちのチームは様々な国籍を持つメンバーで構成されています。国や文化の違いがあっても、自然や科学に対してもつ興味は共通していると考えるからです。 英語または日本語でコミュニケーションをとれる方であれば、国籍や人種は問いません。

深層学習をはじめとする、機械学習は非常に強力な解析ツールであり、AmazonのAlexaにおける音声認識やgoogle lensにおける画像認識などにおいて、幅広く産業応用されています。しかし、独学でこれらの使い方を身に着けることは簡単ではありません。 私たちは、機械学習・深層学習を使って、脳機能画像データの解析を行っています。具体的には、「こころとは何か？」、「私たちの主観的な価値は脳内でどのようにして生まれるのか？」といった問いに答えるために、視覚情報や聴覚情報に対して、脳内で価値が生じる過程を脳波やMRIを用いて計測し、様々な機械学習的手法を組み合わせてこれらの解析を行っています。 現在、文科省の科学研究費によってサポートを受けている２つのプロジェクト「人工知能と神経基盤の相互参照アプローチによる視覚－価値変換機構の解明」および「深層学習と機能的MRIの融合による聴覚刺激の嗜好の個人差の解明」を進めるために、当研究室では修士課程・博士課程に入学を希望する学生の方を募集しています。 「将来研究者を目指しているがどのような勉強をすればよいかがわからない」という方や、「deep learningや人工知能に興味があるが、独学で勉強することの難しさを感じている」という方、私たちの研究室で実際に研究をしながら、スキルを磨いてみませんか？ 生理学研究所の大学院入試の願書の受付期間は２０１８年１１月３０日（金）～１２月６日（木）となっており、進学を希望される学生の方の相談を受け付けたいと思います。 今期の受験でなくても、将来的な進学に関する相談でも構いません。お気軽にお問い合わせください。