平成30年度 文部科学省
ポスト「京」で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題に関するアプリケーション開発・研究開発（萌芽的課題）

平成３０年度「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」
ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレーシ
ョン
成果報告書

令和元年 5 月 31 日
国立大学法人 東京大学
課題責任者名 神崎亮平

本報告書は、文部科学省の科学技術試験研究委託事業による委託業務として、東京大学が実施した平成30年度「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」（ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレーション）の成果を取りまとめたものです。

目次
１.委託業務の題目....................................................................................................................................... １２.実施機関（代表機関） ............................................................................................................................ １
３.委託業務の目的....................................................................................................................................... １
４.平成 30 年度（報告年度）の実施内容.................................................................................................... ２
４－１.実施計画....................................................................................................................................... ２
４－２.実施内容（成果） ........................................................................................................................ ２
４－３.活動（研究会等） .................................................................................................................... １４４－４.実施体制................................................................................................................................... １４
別添１ 学会等発表実績
別添２ 実施計画

i１.委託業務の題目「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」（ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレーション）

２.実施機関（代表機関）

代
表

課題
責任者

機関名

国立大学法人 東京大学

所在地〒113-0033 東京都文京区本郷七丁目３番１号

ふ り が なかんざき りょうへい

生年西暦 1957 年 4 月 4 日（62 歳）

氏

神崎亮平

月日

※2019 年 4 月 1 日現在

名

所属部署名
連絡先

機
関

先端科学技術研究センター

役職

教授

Tel.

Fax.

03-3469-2397

03-5452-5195

E-mail kanzaki@rcast.u-tokyo.ac.jp

ふ り が なこばやしこうたろう

事務

氏

小林幸太郎

連絡

所属部署名

担当者

名

連絡先

財務企画チーム財務企画担当
Tel.

03-5452-5390

役職

係長

Fax.

03-5452-5398

E-mail zaimu@office.rcast.u-tokyo.ac.jp

３.委託業務の目的
昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、空間学習、探索行動など知能と呼ばれる様々な基本的な特性を網羅している。本課題では、昆虫脳の性質を調べてスーパーコンピュ
ータ上にシミュレーションを実装することを通して昆虫脳の知能的な性質を理解し、移動ロボット
や脳型コンピュータへの応用を目指す。
具体的には、カイコガの匂い源探索に関わる匂い－運動系の神経回路を基礎として、定位行動に関わる視覚・機械感覚・嗅覚の情報処理から定位の行動決定までのほぼ全脳のシミュレーションを目指す。形態を用いた詳細モデルを用い去の我々のグループで収集した実験データもしくは本プロ
ジェクト等で取得する新たな実験データ、そして公開されているデータベース等を用いポスト京上
でデータ同化を行って全体の脳の再構成を行う。そしてその実際の昆虫のその知能的活動との対応を調べる。またポスト「京」の莫大な計算力により、複雑な神経系のパラメータ推定・データ同化
をオンラインで行うことによって、現実世界の昆虫脳を効率的に理解しながら操作するシステムを構築する。これらを安心・安全社会に求められる無限定環境のロボット動作アルゴリズムに応用する。これらを通じて科学技術の振興に寄与する。

１

４.平成 30 年度（報告年度）の実施内容
４－１.実施計画①ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレーションa)シミュレータの開発
イオンチャネルモデルでのチューニングの自動化を進め発表されている昆虫神経細胞モデルを含めて数個以上の神経回路シミュレーション用のチューニングを行う。ポスト京のARM環境を想定した開発を行い、その特性を評価する。昆虫神経回路シミュレーションにstochasticなイオンチャネル
モデルを導入する。回路レベルのparameter同定の開発をさらに進めオンラインデータ同化を行うための試験的な開発も行う。
b)昆虫脳神経回路シミュレーションの構築
感覚一次中枢である触角葉マルチコンパートメントモデルシミュレーションにおいてはCMA-ESによるデータ同化をSTDPによる学習実験の両方を行い、これらの比較や統合を図る。視覚系情報処
理のシミュレーションを構築する。キノコ体か中心複合体を含む高次機能神経回路シミュレーショ
ンを試行する。高次領域に情報を送るための昆虫視覚系シミュレーションを構築する。
c)昆虫脳神経シミュレーション構築のための実験とデータ収集
昆虫の探索行動に対する生理形態行動データを収集する。２光子顕微鏡の構築によって触角葉以外の脳深部のカルシウムイメージングが可能な系を確立する。複数種の昆虫の単一神経レベルの同一性と違いをカイコガ神経系を軸に評価する。イオンチャネル分布等を調べるための組織学もしくはイメージング実験を行う。学習を評価可能な実験系を構築する。その他、生理記録とシミュレーシ
ョンを用いたデータ同化を実現させるための開発を行う。
②プロジェクトの総合的推進
本計画で要求される計算科学・理論神経科学・実験神経科学・ソフトウェア工学などの多様な側面の統合を行う人員を集め、研究会を行って本プロジェクトに対するより深い研究開発計画を構築し、設備備品を整備して本格実施フェーズにむけての準備を行う。産業界と積極的に交流会を行い・産学連携を図る。HFSP “Odor-background segregation and source localization using fast olfactory
processing”と緊密な連携を図る。NECとの共同研究プロジェクトと連携をとって探索行動アルゴリ
ズムのロボットによる応用を模索する。
４－２.実施内容（成果）① ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレーション
本課題はポスト京環境で比較的シンプルである昆虫脳を詳細に入力から出力までをシ
ミュレーションすることによって昆虫の行っている適応的・知能的な行動から神経系の知 能 を 理 解 ・ 再 現 す る た め の 研 究 開 発 で あ る 。 人 間 の 脳 の 神 経 細 胞 は 1000億 個 の 神 経 細
胞 か ら 成 っ て い る と い わ れ る が 、 そ れ に 比 べ る と 昆 虫 脳 の 構 成 す る 神 経 数 は 10-100万 程
度であり非常に少ない。また、単一シナプスあたりのシナプスボタンの数も人間では10000個 オ ー ダ ー だ が 、 昆 虫 で は 10－ 100個 程 度 で あ り 、 し か し な が ら 、 基 本 的 な 分 子 メ
カニズムは昆虫と哺乳類ではほぼ同等であり、大規模生物物理学詳細シミュレーションの一般的なスキーム（膜電位変化に関わる物理現象を疑一次元的にコンパートメントごと に 計 算 し て 、 そ れ よ り ゆ っ く り と し た シ ナ プ ス 伝 達 を MPI通 信 で 行 う ） に の っ と れ ば 、
計算量と通信量を考えたときに京の延長線上にあるようなアーキテクチャーにおいては人間脳に比べて昆虫脳では効率的に計算資源を生かしつつリアルタイムシミュレーショ

２

表１ 三つの脳シミュレーションの計算規模（計算科学ロードマップ 2013）

ン を 行 う こ と が で き る と 考 え ら れ る （ 表 1） 。 本 研 究 の 柱 の 一 つ は そ の よ う な 想 定 の も とにポスト京を十分に活用できるようにシミュレーションアプリケーションを熟成させる
こ と で あ る（ 開 発 項 目 a）。昆 虫 脳 は 原 始 的 な が ら も 、多 種 感 覚 統 合 、連 合 学 習 、顔 認 識 、
空 間 学 習 、 探 索 行 動 な ど 知 能 と 呼 ば れ る 様 々 な 特 性 を 網 羅 し て い る （ 図 1） 。 驚 異 的 な 識別率を誇る画像認識を可能にしたコンボリューショナルなディープラーニングネットワ
ークは哺乳類脳の視覚系の構造を反映しているが、行動決定を担うためのリカレントなディープラーニングネットワークの設計にはこれまで決定的な指針が存在していない。
無限定環境で動作させることを要求される小型ロボットに搭載される人工知能をすみやかに構築するには、比較的小さな複雑さで構成される脳を参考にすることが有用であると考えられる。その際、非線形で複雑な階層性をもつ神経系の働きを深く理解するには、
過度に抽象化されたモデルでは十分ではなく、物理的な構造と現象を再現した詳細モデ
ルから現れる性質をよく観察して、現実の脳での実験結果と比較することが必要である。
そのために、昆虫脳の神経ネットワークを実データを取り入れて再現して、感覚情報処
理・行 動 決 定・そ し て 高 次 機 能 ま で を 再 現 し て い く こ と が 本 プ ロ ジ ェ ク ト の 二 つ 目 の 柱 であ る（ 開 発 項 目 ｂ ）。三 つ 目 と し て は そ れ を 可 能 に す る よ う に 実 験 系 で の 実 験 を 行 い 、昆３

虫全脳シミュレーションという視点から必要になる系を構築して、生物実験データを取得し、世界的なデータベースと連携し、さらにはシミュレーションと実験の深い連携を試行する。それが三つ目の柱である（開発項目ｃ）。計算性能上、ポスト「京」は詳細モデルにおいて昆虫全脳規模でのリアル
タイムシミュレーションが可能であり、本提案においては、定位行動を念頭に昆虫脳の詳細な入力から出力までのリアルタイムシミュ
レーションとデータ同化を通して昆虫脳の物理的知能的な構造・機能を探る事を目指す。
前 年 度 ま で に aに お い て
図１ 昆虫の様々な知能的行動
は 、 1)デ ー タ ベ ー ス か ら ショウジョウバエ全脳ベンチ
マーク回路を構築してロー
ド バ ラ ン シ ン グ の 改 善 、 2)イ オ ン チ ャ ン ネ ル モ デ ル の 幅 を 広 げ た チ ュ ー ニ ン グ の 実 行 、
3)mp-LM-CMA-ESを 用 い た ソ ル バ ー の 構 築 、4)stochaticシ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 試 験 実 装 をも 進 め て き た 。 bに お い て は 5)触 角 葉 神 経 回 路 の 構 築 を 進 め 、 6)LAL＝ VPCを 想 定 し た 運
動 パ タ ー ン 生 成 の 試 験 構 築 、 7)視 覚 情 報 処 理 の 一 部 の 回 路 構 築 な ど を 進 め て き た 。
ま た cに お い て は 8)形 態 的 な カ イ コ ガ ・ シ ョ ウ ジ ョ ウ バ エ ミ ツ バ チ の 神 経 系 の 比 較 と 解
析 を 行 い な が ら 、9)行 動 実 験 と 生 理 実 験 の 同 時 計 測 系 や 10)２ 光 子 顕 微 鏡 の 構 築 。11)ミ ツバチの行動実験系の構築などを進めてきた。
本 年 度 に つ い て は シミュレータの開発部 分 と し て は 主 に 単 一 細 胞 レ ベ ル の 開 発 に 注 力 し 、
2017年 度 に 構 築 し た イ オ ン チ ャ ネ ル モ デ ル 計 算 自 動 チ ュ ー ニ ン グ シ ス テ ム の 評 価 と 開 発
を 進 め 、 ポ ス ト 京 環 境 を 想 定 し て KNL環 境 で 開 発 を 行 い チ ュ ー ニ ン グ を 行 っ た 。 細 胞 モ
デルの縮約と分散計算スキーム
を 整 備 し た 。 stochasticモ デ ル についても評価を進めた。
昆虫脳神経回路シミュレーションの構築と し て は 触 角 葉 に お い て
STDP に よ る 学 習 実 験 を 試 行 した 。結 果 、予 想 ど お り に 異 な る 匂い情報の入力に対して情報処理
経路の分離に伴う結合変化が一部 観 察 で き た 。CMA-ESに よ る 回
路パラメータ同定を行ったが現状ではあまり解が収束しておらず さ ら な る 開 発 を 進 め る 。視 覚 系
についてはショウジョウバエの図 2 NEURON シミュレータの構成
コネクトームの情報を主な基盤として動き検知系の一部の回路構築を行ったところ、ショウジョウバエ視覚受容野の性質をかなり再現できた。
昆虫脳神経シミュレーション構築のための実験とデータ収集と し て は 、２ 光 子 顕 微 鏡 の 光 学 系
を 再 構 築 し て 対 物 レ ン ズ 下 で 1030-1060nmの フ ァ イ バ ー パ ル ス レ ー ザ ー に よ る ２ 光 子 励
４

起を引き起こすことに成功した。カイコガ匂い探索行動の能動的な面を調べるために匂いのサンプリングのタイミングを制御できるロボット上で匂い源探索行動を行う系を構
築 試 行 し 、デ ー タ 収 集 を 開 始 し た 。ガ 類 、ハ エ 類 、ハ チ な ど い く つ か の 神 経 系 の 比 較 を 行
い 、カ イ コ ガ 脳 に お い て の 対 応 を 調 べ た 。ス パ イ ク 発 生 器 な ど イ オ ン チ ャ ネ ル 分 布 に よ って 起 こ る 細 胞 内 動 態 が 観 察 で き る 触 角 葉 局 所 介 在 神 経 の 一 部 が ラ ベ ル さ れ る GAL4-UAS系統の作出に成功した。ミツバチの水を報酬としたオリエンテーションの学習系の初期的な構築を行った。
ま た J-node hackathonの INCF日 本 ノ ー ド と の 共 催 、日 本 神 経 科 学 会 で の 脳 シ ミ ュ レ ー
シ ョ ン オ ー ガ ナ イ ズ ド セ ッ シ ョ ン へ の 参 加 、 NECと の 共 同 研 究 な ど 積 極 的 に 発 表 ・ 交 流を行った。項目ごとの詳細は以下に記す。
a) シミュレータの開発
神 経 細 胞・回 路 を 表 現 す る 数 理 モ デ ル の 抽 象 度 に は 様 々 な も の が あ り 、対 象 と す る 現 象

図 3 NEURON K+チューニングと京上のベンチマーク回路によるスケーリングにより多くの選択肢が存在している。一般に神経細胞の形態とその機能には多くの関係
が あ る と い わ れ て い る が 、特 に 昆 虫 に お い て は 、哺 乳 類 な ど に 比 べ 神 経 細 胞 の 数 が 少 な く 、
それは逆に一つ一つの神経細胞の果たす役割が、より複雑で高度であるからだと考えられ る 。そ の 根 拠 の 一 つ と し て 、昆 虫 に お い て 一 つ 一 つ の 神 経 細 胞 の 役 割 が 大 き い identif
ied neuron と 呼 ば れ る 個 々 に 識 別 可 能 で あ り 、多 く の 場 合 巨 大 で 特 有 の 形 態 を も つ 神 経が 多 く 存 在 し て い る こ と が あ げ ら れ る 。こ れ に は 、ミ ツ バ チ の 匂 い 味 連 合 学 習 の 報 酬 細 胞
で あ る と 推 定 さ れ て い る オ ク ト パ ミ ン 性 細 胞 の VUMmx-1、コ オ ロ ギ で 発 見 さ れ た 風 向 き
を 脳 に 知 ら せ る Giant Interneurons（ GIs）な ど が 知 ら れ て い る 。同 様 に カ イ コ ガ に お いて は 、匂 い 源 探 索 行 動 と 同 期 し て ス テ ア リ ン グ 信 号 を 出 す と い わ れ る G1-G2下 降 性 神 経 が存 在 し て い る 。こ の よ う な 状 況 か ら 、我 々 は 、細 胞 内 の 電 位 伝 播 に よ る 信 号 の 遅 れ や 樹 状
突起中の局所的な相互作用といったより詳細な情報処理に伴う物理現象を記述できる、細胞を疑一次元のツリー構造とみなし、コンパートメント毎に電位等に対応するイオンチャネルのダイナミクスを計算し、ツリー構造を電気的なケーブルとみなすことで統合
し て 計 算 を 行 う 、 マ ル チ コ ン パ ー ト メ ン ト Hodgkin-Huxleyモ デ ル を 採 用 し た 。
神 経 科 学 分 野 で は 有 名 な NEURONシ ミ ュ レ ー タ が 分 野 で は よ く 使 わ れ て い る 。 NEUR

５

ONシ ミ ュ レ ー タ は 19 90年 ご ろ に 電 気 回 路 シ ミ ュ
レ ー タ の CABLEに 、化 学 反 応 モ デ ル 言 語 系 MODL
をイオンチャネル向けに追加拡張したものである
NMODLを 組 み 合 わ せ る こ と に よ っ て 、神 経 細 胞 内の電位変化を生物物理学的詳細モデルによって計算 を 行 う（ 図 2）単 一 ニ ュ ー ロ ン 神 経 シ ミ ュ レ ー タと し て 構 築 さ れ た 。し か し 、そ の 後 多 く の 拡 張 な がさ れ 、 特 に 2005年 よ り Blue Brain Projectが 始 まって以来いくつかの並列化実装が試みられて以来
次 第 に 並 列 向 け に な っ て き た N E U R ON は 我 々 の目的に適していると考えた。
我 々 は こ の NEURONを 「 京 」 コ ン ピ ュ ー タ の 大
規 模 並 列 向 け に チ ュ ー ニ ン グ し 、 OpenMPの 各 所に対する適用とコア部分のイオンチャネルダイナ
ミクス計算部分にはメモリ構造やキャッシュを意識 し た 各 種 チ ュ ー ニ ン グ を 施 し て い る（ NEURON
K+;図 3） ま た 、 我 々 は 神 経 活 動 の 非 線 形 で 複 雑 な
活動の未知パラメータに対しての推定機としてC
MA-ESを 使 っ た 推 定 機 を も 実 装 し て い る （ 図 4） 。
本プロジェクトにおいてはこれまで、ショウジョ
図 4 CMA－ES を使った推定機
ウ バ エ 全 脳 モ デ ル シ ミ ュ レ ー シ ョ ン（ 図 5）と し た
対象にロードバランシングの改善やイオンチャネ
ル モ デ ル 計 算 の 自 動 チ ュ ー ニ ン グ シ ス テ ム の 開 発 、CMA-ESを 使 用 し た 推 定 機 を 回 路 レ ベルに適用する研究開発、またより大きな計算力の活用として個々の分子機構のダイナミ
ク ス の 個 別 性 か ら く る 揺 ら ぎ を も 記 述 す る stochasticモ デ ル シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 開 発 をも行ってきた。

図 5 ショウジョウバエメス全種神経（12,393 ニューロン）からなるベンチマークモデルとその発火例

６

図 6 イオンチャネルモデル計算の自動チューニングシステムの評価

今年度において、構築したイオンチャネルモデル計算の自動チューニングシステムの評価と開発を進め、変数のメモリ配置、スレッド／プロセス数の組み合わせ、SIMD化ディレクティブの位置、などについてその組み合わせを全探索することでチューニングを行った。Hodgkin-Huxleyモデルではインテ
ル上ではICCの自動コンパイルオプションによる結果より高速で過去の手動チューニングとそん色のない結果を確認した。京上でもコンパイルオプション
のみの結果よりはるかに勝り、過去の手動チューニ
ングにほぼかわらない結果を出した（図6）。また、
ポスト京環境を想定してKNL環境で開発を行い均等
神経ベンチマークモデル（図3）でのICC仕様環境下
で512bitSIMD対応のベクトル化で数パーセントの性能向上、さらに膜電位等一部変数の単精度実数化
によっても数パーセント程度の高速化を確認した。
イオンチャネルのstochasticモデルを拡散近似（DA）として実装して決定論的モデルを同じパラメータでstochasticモデルに変換すると、細胞の電流―

図7

Stochastic モデルと決定論的モデルの細胞の電流応答モデルの比較応答特性がなだらかになり、確率的に入力電流の表現の幅が広がることを確認した（図7）。このことは
電流注入実験からイオンチャネルを再構成して回路としての働きを再現するときに差異をもたらす可能性があり、重要な発見である。ポスト京上で一万細胞以上のリアルタイムシミュレーションを想定した
ときに、複雑な一部の細胞構造の縮約（図8左）と細胞分割（Spilit）を行うことでボトルネック部分の計算量を削減し、ノード間のロードバランシングを向上の結果、ショウジョウバエメスの不均一細胞系による全脳規模シミュレーションにおいて10倍の高速化ができることを実証した（図8右）。
またイオンチャネルのパラメータ同定を触角葉出力神経・局所介在神経、キノコ体kenyon cellなどい
くつかのイオンチャネルモデルで行い、これらの挙動の大部分は２種類のKチャネル・１種類のNaチャ
ネルの速度モデルモデルを適用することで説明できた。これらは神経細胞のオンラインデータ同化の最７

初のスキームを組む場合の基礎となる。
b）昆虫脳神経回路シミュ
レーションの構築
本項目は様々なデータを用いて昆虫脳全体・もしくはその一部を対象としてのシミュレーション構築とそのためのソフトウェア的な開発を行うものである。
我々はこれまで形態・生理

図８ 細胞縮約によるショウジョウバエ全脳規模シミュレーション

データを用いたシミュレーの高速化 左：複雑な細胞を形態縮約したときのコンパートメント

ションのための神経形態抽

数分布の変化 右；細胞のコンパートメント数を変えたときの強ス

出や、三次元的な形態分

ケーリング Variety:本来の細胞形態データを用いた結果

類・標準脳マッピングなど

Average:平均のコンパートメント数の単一細胞形態を用いた結果を開発し、標準脳座標系にMax:最大のコンパートメント数の単一細胞形態を用いた結果

カイコガ神経データベース

Reduction：左図の細胞縮約を行ったときの結果 Reduction+split:（BoND；図 9）に登録されさらに 1 細胞の計算をノード間に負荷分散したときの結果た神経形態をマッピングす

図 9 神経細胞データベース BoND 約 1600 の神経生理・形態データが格納されており、一部は
CNS－PF(https://cns.neuroinf.jp/)から公開ることが可能になっている（図 10）。また CMA-ES を用いた推定機やその他フィッティング手法によってカイコガ単一神経のイオンチャネルダイナミクスを含む様々なパラメータ推定を行っていた。本
プロジェクトにおいては触角葉においては実験・論文データをよく使ってボトムアップでシミュレー

８

ションを構築し、また行動パターン生成回路であると思われる LAL-VPC に対して CMA-ES を用いた推定機を使ってその匂いに対して左右交代的な運動指令を生成する回路を構築試行してきた。

図 10 標準脳マッピングされたカイコガ LAL-VPC 構成細胞

図 12 ルリキンバエ成虫の視葉の水平切片（ヘマトキシ
リン・エオシン染色像）。視葉はラミナ（Lamina: La）、メ
ダラ（Medulla: Me）、ロビュラ（Lobula: Lo）、ロビュラ
プレート（Loubula plate: LoP）から構成される。 IVBPF より引用

図 11 ２種類の匂いの交互刺激シ
ミュレーションによる RN-PN シ
ナプス強度の変化
本年度においては触角葉シミュレーシ
ョンにおいては受容体細胞（RN）と出力神経（PN）の間に STDP（Spike−Timing−Dependent Plasticity:スパイクタイミング依存可塑性）
による可塑性を準備的に設定して、２種類の一般臭で交互に繰り返して匂い刺激を行った場合のネッ
トワークの変化を調べた。結果、匂いの選別性の高い糸球体では RN-PN の結合が強化されるが両方の匂いに対して入力をうける糸球体ではむしろ結合が弱化される傾向があることが示唆された（図11）。すなわち教師なしの可塑性によって匂い情報処理経路の分離が起こっている様子が観察できた。
なお、この触角葉シミュレーションにおいて CMA-ES による回路パラメータ同定を行っているが、現状ではあまり解が収束しておらずさらなる開発を進める。キノコ体を含む高次機能神経回路シミュレ

９

ーションについては、試験実装として、リカレントな神経回路の一部と感覚入力を報酬と STDP によって関連づけて、感覚入力パターンを特定の部位の神経活動に変換する回路のシミュレーションはすでに動作しているが、さらにより詳細な生物物理学詳細モデルとして構築を行っており、キノコ体への入力細胞までの詳細モデルの構築まで実装した。その先のキノコ体 kenyon 細胞については詳細化を現在行っているところである。
また、視覚系情報処理のシミュレーションとして入力から高次領域に情報を送るための昆虫視覚系シ
ミュレーションを構築した。具体的にはハエの情報をもとに視葉（図12）の再構成としてLaminaから
Lobula plateへの出力までの明中心物体の移動検出回路のシミュレーションモデルを構築した。
細胞種ごとに10×10の100個(物体刺激では20×20の400個)の神経細胞が存在するとし、その隣接関係
は複眼の構造に対応しているとして六角座標系のようになっている。
細胞のシナプス結合には、電子顕微鏡写真に基づくシナプス結合数の算定値のデータを用いた。各細胞間のシナプス結合は以下の数式に基づく。
𝐢(𝐭) = 𝒈(𝒕 − 𝝉)(𝑽𝒑𝒐𝒔𝒕(𝒕) − 𝑽p𝒓𝒆) × 𝑵𝒔𝒚𝒏

(1)𝐠(𝐭) = {𝐦𝐚𝐱 (𝒈𝒔𝒂𝒕𝒌(𝑽𝒑𝒓𝒆(𝒕) − 𝑽𝒕𝒉)𝒏 (𝒊𝒇 𝑽𝒑𝒓𝒆(𝒕) > 𝑽𝒕𝒉), 𝟎 (𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆)}(2)

図 14 二つの動き感知経路の統合による効果
各細胞間結合のNsynは、Takemuraら.の2013、2015、2017 の文献に基づく。またVpreはDavis et al. 2018を参考に結合の興奮性抑制性を加味して定め、時間遅れτはTschopp et al. 2018を参考に定めた。それ以外のパラメー
タは基本的にはシミュレーションにおいてネットワークが図 13 シミュレーションで得られた方向
視覚刺激に対する４つの方向先端性細胞に対する応答 上図は上方向移動物体に対する各応答細胞の応答 下図は４種類の方向選択細胞の方向選択性

飽和しないように決めた。Medullaにおける経路を統合する
ためにkを調節したが、これについては後に述べる。
動き刺激を与えた際、動く方向のエッジが検出され、Lobula Plateの４種類のT4細胞が選択的に強く応答する方
向と、あまり応答しない方向が存在する。それぞれ
Preferred Direction(PD)とNull Direction(ND)と呼ばれ、先行研究からT4a、b、c、dのPDはそれぞれ180度、0度、90度、270度であり、NDはその逆方向となる。最大電位差指標はPDとNDでの刺激時最大電位値の差で算出され、先行研究で判明している方向へ
１０

の方向選択性を評価ための指標として用いた。シミュレーション結果はこの実験結果を定性的に再現した（図13）。
Medulla の抑制経路は大別して Mi9 経路と Mi4、C3 経路の二つの経路が存在する。この二つには別の時間的特性があり、この二つを k の値を調節して上手く組み合わせることで一定の閾値をもつことに設定した T4 細胞が広い時間域に応答特性を広げることが分かった（図 14）。2 種の抑制経路の重み付けのバランスが良い場合には、様々な一定の速度下で様々な空間周波数の刺激に対して ND 刺激を誤伝達
せず、PD 刺激をして伝達することができることを意味すると考えられる。
c）昆虫脳神経シミュレーション構築のための実験とデータ収集
本項目は昆虫脳神経シミュレーションの構築・検証のためのデータ収集、またシミュレーションと実験を連携させるための実験よりのシステム開発を行うものである。研究代表者グループはこれまでに、一貫してモデル生物であるカイコガ（Bombyx mori）のオスを対象とし、メスの性フェロモン受容から匂い源探索行動発現に至る神経・行動メカニズムを、分子遺伝学、神経生理学、組織学、光生理学、行

図 15 分野横断的な分析・統合手法による研究
動学、そしてロボット工学などの分野横断的な分析・統合手法を用いて行ってきた（図15）。フェロモン受容から匂い源探索運動の行動指令までの神経回路をほぼ同定し（図16）、匂い刺激と単一細胞記録による大量の神経細胞の三次元形態や生理情報のデータベース化を行い（図 9）、1600 個程度の匂い応
答細胞の形態・生理を登録・保管している。
触角葉では局所ローカルエレクトロポレーシ
ョンによって数十個の細胞を生きたまま染色する技術を開発しており、複数細胞の応答の同時記録が可能になっている。また、GAL4系統を開発しつつ、いくつかの UAS 系統を導入しており、現在でもレセプター部位でのカルシウム受容タンパクの GCaMP6 導入や光によって神活動を誘発できる ChR2 タンパ
クの導入などが可能である。
本プロジェクトにおいてはショウジョウバ

図 16 カイコガのフェロモン情報経路 触角で受容された匂い情報は一次中枢である触角葉（AL）から、記憶学習領域（MB）、前大脳（ΔILPC）を介して、前運動中枢（LAL/VPC）を介して胸部神経節の運動指令系に伝達される

１１

エとカイコガ、ミツバチとカイコガでほぼ同様の identified neuron があることを見出し、それらの多感覚に対する情報処理系を調べながら、神経回路シミュレーションの結果を実験とより直接的につなぐ
ための、２光子顕微鏡による計測系の開発や行動実験と生理計測の同時測定系の開発、高次機能についてのよい実験系をつくるためのミツバチの行動実験系の構築などを進めてきた。以下本年度の進展について述べる。
シミュレーションと協調してデータ同化を行う２光子顕微鏡を用いた観察系を構築しているが、試作した光学系を再構築して対物レンズ下で 1030-1060nm のファイバーパルスレーザーによって可視光で励起される蛍光色素の蛍光を確認し、励起光出力に協同的に蛍光が増加することにより２光子励起を引き起こしていることを確認した（図 17）。我々はすでに、この波長で励起可能なカルシウム感受性蛍光色素である Cal590 のカイコガ神経系への染色に成功しており、これでカイコガ脳深部のカルシウムイメー
ジングが可能になったといえる。カイコガ匂い探索行動の能動的な面を調べるために匂いのサンプリングのタイミングを制御できるロボット上で匂い源探索行動を行う系を構築試行し、データ収集を開始した。生理計測と制御・シミュレーションとの仲立ちを
リアルタイムデータ同化をみすえて行うために Beagleborn を用いたシステム構築を試行した。Beagleborn は Raspberry Pi や
Arduino などと対比される小型マイコンだが、Linux 上での複数コア上での並行プロセスの実行と、PRU（Programmable Real図 17 2 光子励起の確認

Time Unit）による I/O に対する高速なリアルタイム処理が可能

上図：照射光量に対する非線形的な特徴をもっている。現在までは主に出力系のソフトウェアスタ

な蛍光 下図：照射光の収束によックを実装しており、5MHz 程度でアクチュエータのドライブ信る蛍光号を出力できることを確認している。昆虫イオンチャネル分布を調べる組織学実験としてスパイク発生器などイオンチャネル分布によって起こる細胞内動態が観察できる触角葉局所介在神経の一部がラベルされる GAL4-UAS 系統の作出に成功した（図 18 左）。またガ類、ハエ類、ハチなどいくつかの神経系の比較を行った。行動指令の下降性神経のカイコガに対応するものがショウジョウバエにも存在することなどを見出した。ミツバチで報酬ニューロンだと推定されている VUM ニューロンのカイ
コガの対応神経を発見した（図 18 右）。昆虫探索行動に対する形態データとして、微小電極法を用い、カイコガにおいて、感覚系から前運動中枢へ至る視覚情報経路の分析を行った。Medulla からの投射神経は脳後方の後傾斜（Posterior slope）へ終末していた。一方 Lobula からの投射神経は後傾斜に加えて LAL への直接投射をもつことが分かった。風感覚を介在すると思われる AMMC と触角葉をつなぐニ
ューロンを標識した（図 18 中央）。学習を評価可能な実験系としてミツバチの水を報酬としたオリエン
テーションの学習系の初期的な構築を行い、ミツバチの一部が水によって吻伸展反射を引き起こし、採餌（採水）行動において水場を状況によって変化させている様を確認した。これらのことから定性的ではあるが、ミツバチが水のみによって学習する系は構築できた。

１２

図 18 カイコガ神経系のラベリング② プロジェクトの総合的推進
J-node hackathon の INCF 日本ノードとの共催、日本神経科学会での脳シミュレーションオーガナ
イズドセッションへの参加など積極的に発表・交流を行った。産業界との交流として本プロジェクトとの連関プロジェクトとして NEC との共同研究契約「超高感度匂いセンサを搭載した移動体による匂い源探査の研究」のもとに進め、匂い源探索ロボットについてなどで情報交換を行った。また、
HFSP“Odor-background segregation and source localization using fast olfactory processing”との連携として上記プロジェクトから BmOR1-CHR2 等のトランスジェニックカイコガの作出維持の支援をうけたうえで多くの情報交換を適時行った。

１３

４－３.活動（研究会等）
2018 6/2 昆虫ミーティング（研究室内）
2018 8/2 昆虫ミーティング（研究室内）
2018 9/4 J-Node Hackathon 2018 September (Ideathon)
2018 9/14 昆虫ミーティング（研究室内）
2018 9/21-23 J-Node Hackathon 2018 September (hackathon)
2018 10/26 昆虫ミーティング（研究室内）
2019 2/28 NEC 共同研究ミーティング

４－４.実施体制
業務項目

担当機関

① ボトムアップで始原的知

東京大学先端科学技術研究セン

能を理解する昆虫全脳シ

担当責任者

ター

ミュレーション
a) シミュレータの開発b) 昆虫脳神経回路シミュレ
ーションの構築c) 昆虫脳神経シミュレーシ
ョン構築のための実験と東京大学先端科学技術研究セン

先端科学技術研究センター

特ター

任研究員 加沢知毅

東京大学先端科学技術研究セン

先端科学技術研究センター

ター

任研究員 加沢知毅

東京大学先端科学技術研究セン

先端科学技術研究センター

ター

任助教 Stephan Haupt 周一

東京大学先端科学技術研究セン

端科学技術研究センター 教授

ター

神崎亮平

特

特

データ収集
② プロジェクトの総合的推
進

１４

別添１
様式第２１
学

会 等 発 表 実 績

委託業務題目「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」」（ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレーション）
機関名 国立大学法人 東京大学
１．学会等における口頭・ポスター発表
発表した成果（発表題

発表者氏名

目、口頭・ポスター発

発表した場所

発表した時

国（学会等名）

期

内・

表の別）

外の
別

Data-driven

加沢知毅

construction of

第41回神経科

2018年7月

学大会

26日

insect brain
simulations using HPC
口頭
Dynamics of gustatory

Haupt SS, Kazawa

第40回日本比2018年11月

responses in theT, Kanzaki R

較生理生化学23－25日honeybee.ポスター

国内会

Modeling olfactory

Kazawa T, Arase K,

第40回日本比2018年11月

neural processing in

Sakai B, Fukuda T,

較生理生化学23－25日the insect using HPC.

Park H, Miyamoto

会

ポスター

D, Kanzaki R

A comparative study

Nirazawa T,

第40回日本比2018年11月of the morphology ofNamiki S,

較生理生化学23－25日the projection

Kazawa T,会

neurons in

Kanzaki R

国内

国内

Bombycoidea. ポスター
Creating real scale

Tsunoda H,

simulation model of

Kazawa T,

optic lobe based on

Kanzaki R

AINI2018

2018年12月
21－22日Drosophila’s neural
information ポスター

別添 1-1

国内The Conductance-based

Lee H,AINI2018

2018年12月

model for neurons in

国内

21－22日the olfactory circuit

Kazawa T, Haupt SSof Bombyx mori ポスタ

Kanzaki RーConstructing bottom

Kazawa T,

up simulation of

Miyamoto D,

insect brain forH,

understanding

Tsunodaelementary

Fukuda T, Kanzak

intelligence on the

R

Park

Sakai B,H,

The first R-

2019年2月

CCS

18-19日国内

international
symposium

massively parallel
environment ポスター
２．学会誌・雑誌等における論文掲載
掲載した論文（発表題目）

発表者氏名

発表した場

発表した時

国内・

所

期

外の別

2019/3

国外

（学会誌・
雑誌等名）
Morphology of visual

Namiki S*,

Cell Tissue

projection neurons

Kanzaki R

Research

The functional

Namiki S,

eLife

2018/7

国外

organization of

Dickinson MH,

descending sensory-motor

Wong A, Korff

pathways in Drosophila

W,

Descending neurons from

Namiki S*,

Scientific2018/8国外

the lateral accessory

Wada S,

Reports

lobe and posterior slope

Kanzaki R

supplying premotor areain the brain of thesilkmoth Bombyx mori.

Card GMin the brain of thesilkmoth Bombyx mori.

別添 1-2

（別添）「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」（ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレー
ション）
実施計画

単独サブ課題平成 31 年 2 月 23 日
代表機関名 東京大学
研究代表者名神崎亮平

目次
１．実施概要 ............................................................................................................................................ 2（１）目的・意義 ................................................................................................................................. 2（２）研究開発内容 .............................................................................................................................. 2（３）目標・期待される成果 ............................................................................................................... 3（４）周辺領域への波及効果、課題全体における計算科学やシミュレーションの位置づけ............. 5（５）「京」でできていること、ポスト「京」でなければできないこと............................................ 5（６）年次計画 ..................................................................................................................................... 6（７）実施体制 ..................................................................................................................................... 9（８）必要計算資源 ............................................................................................................................ 10
２．採択時の留意事項への対応状況 ...................................................................................................... 10i

１．実施概要
昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、空間学習、探索行動など知能とよばれる様々な基本的な特性を網羅している。本課題では、昆虫脳の性質を調べてスーパーコンピュータ
上にシミュレーションを実装することを通して昆虫脳の知能的な性質を理解し、移動ロボットや脳型
コンピュータへの応用を目指す。
具体的にはカイコガの匂い源探索に関わる匂い=運動系の神経回路を基礎として定位行動に関わる
視覚・機械感覚・嗅覚の情報処理から定位の行動決定までのほぼ全脳のシミュレーションを目指す。
形態を用いた詳細モデルを用い過去の我々のグループで収集した実験データもしくは本プロジェクト等で取得する新たな実験データ、そして公開されているデータベース等を用いポスト京上でデータ同化をおこなって全体の脳の再構成を行う。そしてその実際の昆虫のその知能的活動との対応を調べる。
またポスト「京」の莫大な計算力により、複雑な神経系のパラメータ推定・データ同化をオンラインで行うことによって、現実世界の昆虫脳を効率的に理解しながら操作するシステムを構築する。これ
らを安心・安全社会に求められる無限定環境のロボット動作アルゴリズムに応用する。
（１）目的・意義
本課題は比較的シンプルである昆虫脳を詳細に入力から出力までをシミュレーションすることによって昆虫のおこなっている適応的・知能的な行動から神経系の知能を理解・再現しようとするものである。人間の脳の神経細胞は 1000 億個の神経細胞から成っているといわれるが、それにくらべると昆虫脳の構成する神経数は 10-100 万程度であり非常に少ない。しかしながら、基本的な分子メカニズム
は昆虫と哺乳類ではほぼ同等であり、昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、空間学習、探索行動など知能とよばれる様々な特性を網羅している。驚異的な識別率を誇る画像認識を可能にしたコンボリューショナルなディープラーニングネットワークは哺乳類脳の視覚系の構造を反映しているが、行動決定を担うためのリカレントなディープラーニングネットワークの設計にはこれまで決定的な指針が存在していない。無限定環境で動作させることを要求される小型ロボットに搭載される人工知能をすみやかに構築するには、比較的小さな複雑さで構成される脳を参考にすることが有用であると申請者らは考えている。その際、非線形で複雑な階層性をもつ神経系の働きを深く理解するには、過度に抽象化されたモデルでは十分ではなく、物理的な構造と現象を再現した詳細モデ
ルから現れる性質をよく観察して、現実の脳での実験結果と比較することが必要である。計算性能上、
ポスト「京」は詳細モデルにおいて昆虫全脳規模でのリアルタイムシミュレーションが可能であり、本提案においては、定位行動を念頭に昆虫脳の詳細な入力から出力までのリアルタイムシミュレーシ
ョンとデータ同化を通して昆虫脳の物理的知能的な構造・機能を探る事を目指す。
（２）研究開発内容
本課題では昆虫の脳で行われている情報処理のシミュレーションモデルを実験データをもとに構築して、ポスト京でシミュレーションを行うための開発を行う。主に、カイコガ(Bombyx mori)が行う匂い 源探 索行動を 軸に 他 の 昆虫 での 多種 感覚 統合 や高 次機 能の デー タ、 特に ショ ウ ジ ョウバエ(Drosophila melanogaster)の豊富な神経情報を用いる。カイコガでは、フェロモン認識から匂い源探索に関わる嗅覚-運動系の神経回路を対象とし、実験と連携したデータ同化・パラメータ推定技術の開発を行う。ショウジョウバエでは、入手する大規模データを用いて全脳規模の神経回路再構成を目指

2

す。
本格研究期間においては、触角葉から側副葉（LAL）までの神経回路モデルを結合させて、カイコガの嗅覚-運動系全体のシミュレーションを行う。さらにそれを実験データに調和させる神経回路モデル
同化を行って、モデルの精細化を行う。神経系の内在的な雑音を再現して不確定な環境下における匂い源探索・連合学習・視覚系による中心複合体やキノコ体といった高次中枢における学習シミュレー
ションを行う。これらにショウジョウバエの情報を加えて、複数の行動を入力から出力まで統合可能な全脳規模のシミュレーションを行う。対象認識等の昆虫脳の知能的現象のシミュレーションを行い、入出力の存在するロボット実験等を試行する。
（３）目標・期待される成果
アウトプット成果（平成２９年度終了時）


京上におけるベンチマーク的な不均一な神経回路における 10,000 神経細胞の 99％以上のロード
バランシングのとれたリアルタイムシミュレーション



電流注入によるシミュレーションによる神経細胞の性質の同定（５種類以上）とそれらの結果の部分的な実験的な裏付け



ストカスティックな神経細胞シミュレーションの初期的な実装と評価



神経回路同定の初期的な実装と評価

アウトプット成果（本格実施フェーズ終了時）


ポスト京フルスケールにおける 100 万ニューロンの神経回路のストカスティックシミュレーショ
ンを 10 個同時実行でリアルタイム程度の神経回路シミュレーション。この条件で５％程度の実行効率。
→
ポスト京のネットワークスケーリングが京と同等であると仮定した上での 100 万ニューロンの神
経回路のシミュレーションのポスト京上でのリアルタイムが可能を担保する Post-K 性能評価環
境（ARM 試作機）
、もしくはメニーコアシステム上での５％を十分超える単体ノード性能の達成
ポスト京における数百ニューロンの神経回路パラメータの効率的な同定法の確立→
京上での数百ニューロンの神経回路に対する数十から数百パラメータの同定法の確立



触角葉・LAL を含む匂い源探索を行う入力から出力までの神経回路のリアルタイムシミュレーシ
ョンの実装→
触角葉・LAL を含む匂い源探索を行う入力から出力までの神経回路の単純な実装と同等（10,000
ニューロン程度）規模のリアルタイムシミュレーション

中心複合体やキノコ体を含む・複数感覚統合・学習を行うシミュレーションの初期的実装とそれ3による昆虫脳の知能の一部の理解→
キノコ体を含む・複数感覚統合・学習を行うシミュレーションの初期的実装とそれによる昆虫脳の知能の一部の理解

シミュレーションと連携した定位行動の小型ロボット実験の試行(2 光子励起顕微鏡による実験環境の整備が十分に可能であったなら)神経回路規模でのリアルタ
イムデータ同化の試行→
神経回路規模でのリアルタイムデータ同化を基礎づける２光子顕微鏡による昆虫脳からのシミュ
レーション関連データの取得と並列実行を利用した神経シミュレーションパラメータオンライン
推定の試行

アウトプット成果（ポスト「京」運用開始５年後）
ポスト京フルスケールにおける 100 万ニューロンの神経回路のストカスティックシミュレーショ
ンを 10 個同時実行でリアルタイム程度の神経回路シミュレーション。この条件で５％程度の実行効率。



ポスト京における数百ニューロンの神経回路パラメータの詳細で効率的な同定法の確立



様々な行動選択ができるガ等を念頭においた視覚・嗅覚・風感覚をもつ昆虫定位行動のリアルタ
イムシミュレーション



昆虫の脳の働きとその知能的行動の対応の一般的な理解

他の昆虫を用いた昆虫全脳レベルのシミュレーション



シミュレーションで得られたアルゴリズムを実装した小型定位ロボット



上記とカルシウムイメージングなどの多数同時記録とのデータ同化手法の確立

アウトカム成果（ポスト「京」運用開始５年後）


詳細シミュレーションと簡約シミュレーションの相互結合



神経回路レベルのデータ同化に対するスパコン利用の普及

なんらかの脊椎動物の詳細大規模神経回路シミュレーション

効率的で柔軟性をもつ知能アルゴリズムの原理解明

アウトカム成果（ポスト「京」運用開始１０年後）を記載。


人間の脳の全体もしくは一部のリアルタイムシミュレーションの試行



様々な脳の情報処理のシミュレーションの観点からの比較と統一的な理解

4

（４）周辺領域への波及効果、課題全体における計算科学やシミュレーションの位置づけ
小型ロボットのアルゴリズムにおいては本提案で探求するような設計指針が求められており、本提案はそのような野外で活動する「ロボットの知能」設計において、大きな足がかりになる。また、脳・神経科学領域では様々な種類のデータを統合・解釈する必要があり、シミュレーションこそがそれを可能にすると考えている。現在の計算論的神経科学の分野ではあまり多くの計算資源を用いるのは主流ではないが、増加する計算資源を活かして、本研究で行われるようなシミュレーションと進化的アルゴリズ
ムをスパコン上で組み合わせる方向性は神経回路に対する理解を深めるための強力なツールとなり、一定の地位を占めると考えられる。
（５）「京」でできていること、ポスト「京」でなければできないこと
申請者らは「京」において、神経細胞・回路シミュレーションの単体性能・並列性能両面における大幅な高速化を行い、その結果、カイコガ脳における嗅覚-運動系神経回路に相当する約 10,000 神経細胞（=
108 コンパートメント）のリアルタイムシミュレーションを実現しており，これは世界最速・最大規模である。今後京上の開発をさらにすすめて、不均一な 10,000 細胞のロードバランシングの実現・進化的ア
ルゴリズムによる推定手法の並列度の改良と、確率的シミュレーションの導入をすすめる。
ポスト「京」においても、更なる性能向上を進めることで、昆虫全脳規模に相当する 106 神経細胞規模（= 1010 コンパートメント）を 72PFLOPS 程度以上の実効性能で実行できればリアルタイムシミュレー
ションが可能となる（１コンパートメントを 600FLOP/step、コンパートメント数を 5000/cell、ステッ
プタイムを 0.1 秒の見積もりであり、詳細は計算科学ロードマップ 2014 年(平成 26 年) 3 月版 114－116
ページを参照）。これによって精密な神経回路シミュレーションの動作の実空間での検証やそこへの干渉などの道が開かれる。それだけでなく、実験を元にしたモデルパラメータの推定においても、これまでの単一細胞単位から、千オーダの神経細胞による回路の推定まで拡張する事が可能となる。1 細胞の10,000 コンパートメントモデル程度の規模においては、物理時間 1 秒程度のシミュレーション（7.2×1010FLOP）の 1,000 遺伝子×100 世代＝105 倍ほど計算資源があれば可能である。1,000 細胞の神経回路を対象にするとすれば、106 遺伝子×100 世代程度とすれば、7.2×1021FLOP 程度の計算実行がとり
あえずの目安になる。この 10 倍程度の計算資源を用いれば実際の神経回路の動作についての有用な推定が行うことができると見込まれる。これにはポスト京の１チップの性能と大規模性を兼ね備えた性能が必要となる。
触角葉・LAL はともに 1,000 個程度の神経から構成されていると考えられており、ポスト京において
局所神経回路の接続や性質を推定できることは飛躍的に神経回路の理解を進歩させられると考えられる。

5

（６）年次計画

定量的及び定性的な目標と実施内容を簡潔に記載。


中間目標（平成29年度） 

課題全体

京上の10,000個の不均一な神経回路のリアルタイムシミュレーションのロードバランシングの達成
CMA-ESを拡張した進化的アルゴリズムを用いた神経回路パラメータ同定プログラムの実装
神経回路確率モデルシミュレーションの初期的な評価
触角葉の構成神経が単一細胞レベルで実験と矛盾なくモデリングされて、フェロモン受容の時間的応答パターンを再現することができる。



ARM試作機もしくはインテルKNLにおけるノード単体で5%を超える実行効率

数百ニューロンの神経回路に対する数十以上のパラメータ推定の確立



触角葉・LALを含む匂い源探索を行う入力から出力までの神経回路の単純な実装と同等（10,000ニューロン程度）
規模のリアルタイムシミュレーション

最終目標（平成31年度）



中心複合体やキノコ体を含む・複数感覚統合・学習を行うシミュレーションの初期的実装とその解釈による昆虫
知能の理解→キノコ体を含む・複数感覚統合・学習を行うシミュレーションの初期的実装とそれによる昆虫脳の知能の一部
の理解




シミュレーションと連携した定位行動の小型ロボット実験の試行
２光子顕微鏡による昆虫脳からのシミュレーション関連データの取得と並列実行を利用した神経シミュレーショ
ンパラメータオンライン推定の試行

6

サブ課題名（分担機関・責任者）

ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳
シミュレーション（東京大学・神崎亮平）

調査研究・準備研究フェーズ
平成28年度

本格実施フェーズ

平成29年度

平成30年度

平成31年度

(目標)

(目標)

(目標)

(目標)

神経細胞レベルの確神経回路モデルシミュ

昆虫脳を対象としたARM試作機もしくはインテルKNLにお率シミュレーション

レーションの計算プロ

可塑性をもつ高次機

けるノード単体で5%を超える実行効率を含めた計算プロフ

ファイルの初期的な評

能モデルの初期的実

ァイルの評価価

装京上の10,000個の不均数百ニューロンの神経回路に対する数十以上のパラメータ推定の確立

一な神経回路のリアル
触角葉のマルチコン

タイムシミュレーショ

深化した触角葉と触角葉・LALを含む匂い源探索を行う入パートメントモデル

ンのロードバランシン

LALのシミュレーシ

力から出力までの神経回路の単純な実装が試行されるグの達成

ョン

と同等（10,000ニューロン程度）規模のリアルタイムシミュレーション

研究体制の発足

実験的に正しい細胞モ

京上における１００

デルでフェロモン受容ニューロン程度の神

キノコ体を含む・複数感覚統合・学習を行の時間的応答パターン

経回路パラメータ同うシミュレーションの初期的実装とそれを触角葉シミュレーシ

定の確立による昆虫脳の知能の一部の理解

ョンで再現。
シミュレーションと連携した定位行動のCMA-ESを拡張した進小型ロボット実験の試行

化的アルゴリズムを用いた神経回路パラメー

神経回路規模でのリアルタイムデータ同

タ同定プログラムの実化を基礎づける２光子顕微鏡による昆虫

装

脳からのシミュレーション関連データの取得と並列実行を利用した神経シミュレ
7

ーションパラメータオンライン推定の試行(実施内容)(実施内容)(実施内容)(実施内容)

シミュレータの開発

シミュレータの開発

シミュレータの開発

シミュレータの開発

昆虫脳神経回路シミ

昆虫脳神経回路シミュ

昆虫脳神経回路シミ

昆虫脳神経回路シミュレーションの構築ュレーションの構築

レーションの構築ュレーションの構築

昆虫脳神経シミュレ

昆虫脳神経シミュレー

昆虫脳神経シミュレ

昆虫脳神経シミュレーション構築のためーション構築のためション構築のための実ーション構築のための実験とデータ収集の実験とデータ収集

験とデータ収集の実験とデータ収集

プロジェクトの総合

プロジェクトの総合的プロジェクトの総合

的推進

推進

的推進

8

プロジェクトの総合的推進

（７）実施体制
本提案では東京大学先端
科学技術研究センター神崎研究室という極度にインターディシプリナリー
なグループをその代表機
関、実施機関とし、複数の協力機関と技術協力を進めながら行う（右図）。神崎
研究室ではカイコガに対ボトムアップで始原的知能を理解する昆虫全脳シミュレーション 実施体制

代表機関：東京大学
研究代表者・サブ課題責任者：神崎亮平
加沢知毅： アプリケーション開発統括
Stephan Haupt 周一： 関連生理形態取得実験・シミュレーション連携
塩田裕介：カルシウムイメージング・シミュレーション実験連携
並木重宏：カイコガとショウジョウバエの神経系比較他神崎研究室メンバー： データ提供等

連携担当: 並木重宏

NEC

小型ロボット制作・
制御技術協力協力機関 2

協力機関 3

兵庫県立大学
池野研究室

東京工業大学
倉林研究室

協力機関 1

してこれまでマルチスケ
ールな様々な研究手法を

神経細胞モデル
標準脳構築協力

探索行動ロボットとア
ルゴリズムで技術協力

ショウジョウバエ
神経情報提供協力機関 4

HHMI ジャネリア

リサーチキャンパス

行ってきており、行動実
験・昆虫サイボーグ実験・
遺伝 子操作・生理実験・データベース構築・神経細胞／回路シミュレーションなど様々な実験的・
ソフトウェア的、理論的なアプローチが可能であり、実績がある。本提案では、神崎亮平が協力機関との協力を含め、そのようなマルチスケールな研究アプローチによる昆虫の始原的な知能の解明、応用、実装を統括する。そして、アプリケーション開発については、加沢知毅（HPCI 一般利用 2012～2016副代表）が中心研究者・副代表となって実施する。加沢はこれまでカイコガニューロンデータベースに長く関わりつつ、ISLiM や HPCI 一般利用とカイコガの神経系を対象としたシミュレータの開発だけでなく文部科学省「計算科学ロードマップ（将来の HPCI システムのあり方の調査研究）」の脳神経分
野の主執筆者でもある。また、NEURON K+の中心開発者である宮本大輔（現 JSPS 特別研究員 DC2）をグループに加える。実験に関してはシミュレーションと連携可能で生理実験、組織学双方に詳しい
Stephan Haupt 周一氏を中心として実施する。ショウジョウバエ等との比較神経科学的なモデリングを並木重宏氏が行う。
平成 31 年度の人件費は前述の加沢、Haupt、並木に加えて、実験に理解のある理論神経科学者もしくは神経理論に堪能な計算科学者を１名データ同化理論にも詳しい実験神経科学研究者の塩田を雇用する予定である。また、その他、データ提供・実験補助、プログラム開発補助などで非常勤メンバーを雇用する。
協力機関である理化学研究所 BSI の山口陽子グループとはこれまでも神経情報のデータベース化に
関 す る 国 際 的 な 枠 組 み （ INCF/NIJC 等 ） や 脳 ・ 神 経 情 報 処 理 に つ い て の ハ ッ カ ソ ン の 実 施（http://www.neuroinf.jp/hackathon2016)で協力をおこなっているが、本プロジェクトではデータベースからのスムーズなデータ解析や、神経画像処理技術で協力する。また、兵庫県立大学池野英利グ
ループとは ISLiM 時からの継続的な協力関係であり、標準脳技術等で協力する。ハワードヒューズ医学研究所ジャネリアリサーチキャンパスとは並木重宏（東大特任講師・HHMI ジャネリアコンサルタン
トを併任）を通してデータ入手をする。また、東京工業大学倉林大輔研究室とは小型ロボット制作・制御技術で協力を行う。NEC とは探索ロボットの実装とアルゴリズム開発について協力を行う。

9

（８）必要計算資源「京」の計算資源量
H28 年度（単位：ノード時間/年）
H29 年度

７５万ノード時間

H30 年度

９０万ノード時間

９０万ノード時間「京」以外の計算資源量
H28 年度

３０万ノード時間（単位：ノード時間/年）

H29 年度
０

H31 年度

H30 年度
０

H31 年度
０

３万５千ノード時間

２．採択時の留意事項への対応状況
１）観測・測定等の実験研究者との連携体制を明確にすること
そもそも、本課題は実験研究者を多く含み、連携というより融合を図ろうとする体制だが、研究室内の昆虫実験者を含む場で週１の研究室セミナーや月一の連携会議などをおこなって十分な連携を図っている。
２）産学連携による波及効果についても検討を行うこと
2016 年 11 月現在昆虫の脳内情報処理の応用に関連して企業から研究協力の打診があり、検討している。ロボットの応用関連では本格研究時に改めて検討を行う予定である。
３．中間評価における指摘事項への対応状況（1） 課題全体として達成すべき成果を明確にするとともに、その成果実現に向けた定量的・定性的な目標（年間目標及び最終目標）を明確にすること。
本格期間やポスト京運用後の目標をより具体的な表現にした。
（2） 計算科学技術分野における研究開発の論文数、学会発表数は、事業の成果を議論する上で１つの指標となりうるため、分野の特性、体制を考慮の上、論文、学会発表を通じて十分に成果を発信するような計画とすること。
計画立ち上げの体制づくりに労力を要しているが、より論文や学会発表を積極的に行えるように運営を行う。
（3） 予備計算などを通じて、サイエンス、エンジニアリング的な目標を明確にすること。その目標に対して、ポスト「京」でいつまでに何をどこまで明らかにすることを目指すのかを明確にすること。その時点でポスト「京」で初めてできる画期的な利活用について具体的に説明すること。
「京」でできていること、ポスト「京」でなければできないことの部分に予備計算の概要を追
加した。

10

４．修正履歴2016 11/30 第一版を作成
2016 12/21 第一版を微小に語句修正
2017 5 予算変更に伴い訂正版を提出
2017 12/26 中間評価にもとづき第二版を作成
2018 1/22

17/06 版と 17/12 版との履歴を付加。

2019 2/7

2018 年度報告会を元に変更

2019 2/25

文科との協議のもとに再変更

2019 3/6

文科との協議のもとに再変更

11