スーパー秋葉原

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11次元


数学で割り出した脳モデルで明らかに。

人間の脳は最大11次元の構造を持っている。

昨年、既存の数学(代数的位相幾何学)を新しい手法で用いて、脳の構造を覗き見るという試みがなされた。そして判明したのは、脳は最大11次元で機能する多次元幾何学的構造を作り出せるということだ。

我々は3次元の視点で世界を考えることに慣れているため、あまりピンとこないことだろう。しかし、この研究結果が、我々が知る最も複雑な構造である人の脳を理解する上で次なる大きな飛躍になるかもしれない。

代数的位相幾何学を用いて脳の構造を分析

この脳モデルは、スーパーコンピューターで人間の脳を再構築することを目的とするスイスの研究イニシアチブ「ブルー・ブレイン・プロジェクト(Blue Brain Project)」のチームによって作られた。

チームが用いたのは、代数的位相幾何学という物体や空間の性質をその変化にかかわりなく記述するために使われる数学だ。

その結果、神経細胞の集団が結合されて”クリーク(clique/小集団)”になること、ならびにクリークの神経細胞の数は高次元幾何的対象(high-dimensional geometric object/数学的次元の概念で、時空のものではない)としてのサイズを決めるということが分かった。

「想像したこともない世界が見つかりました」と研究チームのリーダーであるEPFL研究所のヘンリー・マークラム氏は話す。

「ほんの小さな脳の小片にすら、7次元にも達する対象が数千万もあります。一部のネットワークでは最大11次元もの構造すら発見されました」

はっきりさせておくと、これは空間の次元のことではない。そうではなく、神経細胞クリークの結合のされ方を究明するための、見方のことを言っている。

ネットワークは、網羅的に結合されたノード集合(クリークと呼ばれる)の観点から分析されることがよくある。そしてクリークの中の神経細胞の数がその大きさ、より正式に言うなら次元を決める。論文ではそう説明されている。

デジタル脳モデルの完成に一歩近づく

ヒトの脳には実に860億もの神経細胞があると推定されている。各細胞は網の目のようにあらゆる方向へ向かって幾重にも結合し、巨大な細胞ネットワークを形成しては、これがどういうわけだか思考や意識といったものを作り出す。

このような膨大な結合が連携して機能するのだから、我々が神経ネットワークの機能を完全には理解していなかったとしても不思議はない。

しかし今回の数学的フレームワークによって、デジタル脳モデルの完成に一歩近づいたのかもしれない。

数学的な検査を行うために、研究チームは2015年にブルー・ブレイン・プロジェクトが発表した新皮質モデルを採用した。新皮質は脳で直近に進化した部分で、認知や知覚といった高次機能のいくつかに関与している部分だと考えられているものだ。

数学的フレームワークを開発し、それを視覚刺激でテストした研究チームは、ラットの本物の脳組織でもその結果を確認することに成功している。

研究者によれば、代数的位相幾何学は、個々の神経細胞レベルという顕微鏡視点と脳の構造全体という望遠鏡視点の両方から神経ネットワークの詳細を調べるツールとなる。

これら二つのレベルをつなぎ合わせることで、しっかりと結合された神経細胞の集合(クリーク)とその間の何もない空間(キャビティ)にある高次元幾何構造を見つけることができた。

「驚くほど数多くかつバラエティ豊かな高次元へ向けられたクリークとキャビティを発見した。これは生物学的・人工的の別を問わず、以前は神経ネットワークに見られることのなかったものだ」と論文では述べられている。

こうしたキャビティは脳が機能するためには決定的に重要であるようだ。ヴァーチャル脳繊維に刺激を与えると、その神経細胞が高度に組織化された態様で反応するところが観察された。

「まるで脳が多次元ブロックの塔を築き、次いで破壊することで刺激に反応しているようでした。ロッド(1次元)は、板(2次元)となり、それが立方体(3次元)になり、さらに4次元や5次元といったもっと複雑な形状となります」とチームメンバーの1人であるアバディーン大学のラン・レヴィ(Ran Levi)氏は話す。

「脳を通じた活動の進展は、砂から物質化し、そして分解される多次元の砂の楼閣に似ています」

これらの発見は脳による情報処理の方法に関する新しい見方をもたらすが、何が非常に独特のやり方でクリークとキャビティを作り出しているのかまでは分からないと研究者は指摘する。

 多次元幾何形状の複雑さを理解するにはさらに研究が必要になる。人間で最も神秘的な器官、すなわち脳について代数的位相幾何学が新しく知見をもたらしてくれるのは、これが最後ではないだろう。

研究は2017年6月に『Frontiers of Computational Neuroscience』に掲載された。




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