抄録
G-009
データ駆動型アプローチに基づく神経ダイナミクスのオンライン推定と制御
データ駆動型アプローチに基づく神経ダイナミクスのオンライン推定と制御
近年の神経科学分野における光計測・光刺激技術の発展により，神経システムの制御技術の確立が求められている．神経システムの制御を実現する上で，神経ダイナミクスを定めるモデルパラメータを推定した上で制御を行う必要があるが，従来の枠組みでは，モデルパラメータが既知として扱われているという問題点が存在する．本研究では，神経ダイナミクスを定めるモデルパラメータと状態を同時に推定し，推定された値に基づく制御信号の動的な決定を実現するデータ駆動型手法を提案する．非線形ダイナミクスの状態とパラメータのオンライン推定を実現するために，逐次モンテカルロ法と確率的EMアルゴリズムに基づく手法を構築する．提案手法によって観測値からより正確な制御が可能であることを示す．