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計算科学研究センター　堀江 和正　助教

　础滨（人工知能）研究が花盛りです。最新テクノロジーのように思えますが、実はその研究は1950年代からずっと続けられてきました。アイデアはあっても、当时の技术の限界にぶつかって挫折する、という波を繰り返し、现在は第3次ブームと呼ばれる波の真っ最中。この波を起こしたのがディープラーニング（深层学习）という技术です。堀江さんが研究しているニューラルネットワークという手法も、人间の脳の働きを计算机上で再现するという理论自体は、础滨研究が始まった当初から提案されていましたが、ディープラーニングが登场して、ぐっと応用の幅が広がってきました。

　人间の脳内では、五感を通じて入力されたデータが、电気信号として无数のニューロン（神経细胞）を伝わっていく过程で、思考や认识といった処理が行われ、体の反応や行动として出力されます。ニューラルネットワークは、个々のニューロンで行われる入出力処理をモデル化し、それらをたくさんつなげて、复雑な脳の神経回路网を数式化しようとするもの。一つひとつの计算をどのように行うか、そしてそれらをどのように组み合わせるかによって、システム全体の性能が决まりますから、研究者の「腕」が试されます。

　堀江さんは、ニューラルネットワークを使って、マウスの睡眠状态を自动判定するシステム「惭颁-厂濒别别辫狈别迟」を开発しました。睡眠研究は、筑波大学の特徴的な研究分野の一つです。睡眠には、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠という３つのステージがあり、その状态は、睡眠中の脳波の波形などから判定します。判定マニュアルが作成されていますが、复雑な基準がたくさんあり、トレーニングを积まなければ正しい判定はできません。この、専门の技师が行う判定を自动化しようとわけです。

　プログラミングのアプローチとして堀江さんが用いたのが、畳み込みニューラルネットワークという手法です。「畳み込み」というのは、ニューロンをつなぐ时に、全てのデータを渡すのではなく、少しずつ役割分担をして、局所的な计算を多层的に重ねるもので、ディープラーニングの基本となる考え方です。これによって、データのノイズやマウスの个体差を把握することができるようになりました。

　また、システムの精度を上げるには、できるだけたくさんのデータを入力することが欠かせません。そこで、睡眠研究のグループが持っていた、4200匹のマウスについての睡眠ステージのデータを用いました。これは、睡眠时の脳波や筋电位といった生体信号のデータから、１匹につき２晩分のデータを取り、それを一つひとつ判定するという、大変な労力の赐物です。プログラミングも、チームを组み、手分けをして构筑していきます。そうやって堀江さんのシステムは、従来研究の40倍もの膨大なデータを学习し、これまでにない高い精度で、睡眠ステージの自动判定を可能にしました。现在は、ヒトの睡眠ステージ判定への応用を研究中です。

　计算科学は、计算すべき课题があって初めて研究が进みます。堀江さんは、大学で、筋肉の动きのモデル化などの生体信号処理を学んだことから、主に医疗関连の分野を研究の対象にしています。目标として考えているのは、どこででも最先端の医疗が受けられるようなシステム。医师でも诊断に迷うケースは少なくありませんから、そういう时に、础滨が膨大な医疗データの中から候补となる情报を提供してくれるような仕组みがあれば、大きな病院へ行かなくても适切な処置ができるはずです。

　子供の顷からものづくりが好きだったという堀江さんは、高校生になってプログラミングを始めました。最初にチャレンジしたのは、カードゲームのポーカーでした。试行错误をしながら、最终的には自分の作ったものがちゃんと动くようになることが、ものづくりとして嬉しかったと言います。しかも、パソコンさえあれば、お金をかけずに楽しめるというので、どんどんプログラミングの世界にのめり込みました。一つの目的に対して、候补となるモデルをいくつも作り、できるだけたくさん试してみる、というのが堀江さんの研究スタイル。プログラミングを长时间続けることは、腰が痛くなるのを除けば、ちっとも苦ではありません。华やかな础滨研究のイメージとは里腹に、なかなか泥臭い作业ですが、それがニューラルネットワークを进化させる原动力です。

文責：広報局 サイエンスコミュニケーター

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