バイオスーパーコンピューティング名古屋 2015

昆虫 と コンピュータ とロボット で 探る脳神崎 亮平
東京大学 先端科学技術研究センター
Research Center for Advanced Science and Technology

昆虫科学が拓くサイエンス・工学応用
サイエンス（脳科学）

カイコガ
センサ・脳

センサ・脳制御技術

京コンピュータ
脳ニューロン

自然が進化を通して創りあげた生物の情報処理装置である脳を昆虫を対象に研究．匂い識別機構の研究

1 mm

機能再現：センサ

センサ昆虫

センサ細胞

1 mm
神経回路

「京」スーパコンピュータに脳を創る，神経回路の機能シミュレーショ
ンをもとに遺伝子工学による機能の修復，改変技術開発のステップ

機能再現：脳機能人工細胞センサ

遺伝子工学技術により，昆虫の機能改変による利用（センサ昆虫，センサ細胞）．機能発現させた人工膜の利用（人工細胞センサ）．

匂い源探索

衝突回避

環境の変化に対して生物のように振る舞うロボットやクルマ（カーロボティクス），匂い源探索ロボット，地球に生きるさまざまな動物

昆虫のセンサ・脳は地球環境標準型

出典：放送大学，移動知，nerve，神崎研究室

時々刻々と変化する環境に適応する能力は動物のもっとも重要な機能時々刻々と変化する環境下で瞬時に行動する
触角複眼

鼓膜

匂い・機械・温度湿度情報の検知

視覚による障害物や対象物検知

聴覚による音源定位

環境情報

環境適応行動匂風音

味 光
口味覚情報の検知

翅・脚
飛翔・歩行・遊泳・ジャンプなどの運動能力

体毛
触覚（機械）情報の検知

生物の50％以上の種を占める昆虫は，自然環境下でおこるさまざまな問題を解決する手立て（センサ・脳処理・行動）を進化を通して獲得してきた．

環境情報処理装置：脳PC（前大脳）

大脳皮質

AN（触角神経）CE
VNC（腹髄神経索）AL（触角葉）SOG（食道下神経節）

1 mm

視床
中脳

小脳橋
延髄
脊髄

ヒト

昆虫

（1011 神経細胞）（105神経細胞）

脳をつくる神経細胞（ニューロン）の形やはたらきは昆虫・哺乳類をとおして共通．

匂い源探索は難問
匂いの空間分布10 cm

プルーム：匂いがある空間(Modified: Wyatt TD. (1994) Nature)

生存者の捜索を行う災害救助犬(ウィキペディア）

匂い源からでた匂いは，絶え間なく複雑に分布する．
匂いを探すようなロボットはない．匂いセンサもないのが現状．

モデル：カイコガの匂い源探索行動

ボンビコール (Bombykol)
フェロモン腺♀
♂

ボンビカール (Bombykal)

カイコガ(Bombyx mori)

カイコガは，文科省「ナショナルバイオリソースプロジェクト（NBRP)」のバイオリソースの１つで，ライフサイエンス研究の基礎・基盤のモデル生物．

昆虫脳研究アプローチ：脳を創り，理解し，活用する
in vivo 脳 （昆虫）

ニューロンデータベース

in silico 脳

行動
分析

統合神経回路モデル
シミュレーション

脳

昆虫脳モデル-操縦型ロボット

比較

生物-機械融合アプローチ

分析-統合アプローチ

評価・検証

評価・検証

昆虫-操縦型ロボット
昆虫脳-操縦型ロボット

Topics
1. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動
・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価

2. 匂い源探索行動の神経機構
・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現

3. 行動を解発する神経回路の制御
・チャネルロドプシンによる行動の制御

匂い源定位の行動戦略｢ファーブル昆虫記｣以来のなぞ

匂い源探索の行動戦略
１．匂いによって起動するプログラム化された行動
２．プログラムは匂いを受けるたびにリセットされる
反射プログラム行動

直進 ジグザク歩行 ターン
Kanzaki, Sugi, Shibuya (1992) Zool Sci 9: 515
Kanzaki (1998) J Comp Physiol A 182: 267
Takasaki et al. (2012) J Comp Physiol A 198:295

回転歩行
NHK教育高校生物， 高校生物教科書

環境下で時々刻々と変化する匂いの分布状態に依存して，プログラム化された歩行パターンのセットとリセットを繰り返すことにより，匂い源を探索する．

昆虫の適応能力のテスト（匂い源探索）
昆虫-操縦型ロボット

Gain
x1

Gain
x4

透明シート

白い紙

前方が見える状態で運転前方が見えない状態で運転

gain
x1

gain
x4
バイアス

gain
x1

gain
x4
バイアス

バイアス

左右のモータのゲインを操作することにより，カイコガはまっすぐ進もうとしてもロボットは回転する．

カイコガは視覚情報により，瞬時に匂い源探索行動を補正する．

X1.5

非対称ゲイン操作に対するカイコガとロボットの応答時間変化

turn angular ratioof the moth (%)

GainManipulation

Recover

100

100505000Time (s)*P < 0.05(n=10)Time (s)カイコガは視覚情報により，瞬時に（<１秒）で匂い源探索行動を補正する．

応答遅れの匂い源探索行動への影響
匂い源定位の移動軌跡
start

応答遅れ：600
msec

goal

定位成功率(%)

応答遅れ：なし

匂い源への定位の成功率

90%
ゲイン 1 : 1

応答遅れ (ms)
応答遅れ：800msec

500msecの応答遅れ操作をしたロボット

600msec以下の応答遅れではカイコガの匂い源定位成功率は90％以上．
プログラム化された匂い源探索行動は時間遅れに対して頑強．
匂い源探索には，数ヘルツ以上で応答可能な嗅覚センサが必要．

Topics
1. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動
・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価

2. 匂い源探索行動の神経機構
・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現

3. 行動を解発する神経回路の制御
・チャネルロドプシンによる行動の制御

匂い源探索行動を指令するニューロン
脳（頭部）

行動指令信号
胸部神経節
（胸部）

腹部神経節
（腹部）

脳から胸部神経節に匂い源探索の指令を伝えるニューロン
1 mm
Namiki, Kanzaki et al. (2014) Nature Commu.
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol.
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A
Kanzaki , Ikeda, Shibuya (1994) J Comp Physiol A

脳をつくる神経回路の調べ方

脳

1 mm

神経細胞（ニューロン）連続画像

触角葉（匂い識別）

キノコ体（記憶学習）

神経叢（ニューロピル）
主要神経叢の三次元再構築脳をつくる神経回路の調べ方

1 mm

昆虫脳

近赤外微分干渉顕微鏡ビデオ映像
IR-CCD（C2741）

電気生理学

イメージングHiSCA＆EMCCD（C9100)

37 %

DF/F
10 %

100m

単一ニューロンの分析

複数ニューロンの分析

100m

100m

局所領域の分析カイコガ脳構成ニューロンの網羅的データベース化
ニューロンデータベース

神経形態

無脊椎動物脳プラットフォーム
http://invbrain.neuroinf.jp/
神経応答
ぜひ，ご覧ください！

コンテンツ
・形態学
: 単一神経細胞，細胞体群・生理学: 嗅覚，視覚，機械感覚応答など
・イメージング : 膜電位感受性色素，Ca感受性色素
・免疫組織化学 ：GABA, 5HT, FMRF, tyramine,histamine 他

Invertebrate Brain Platform
Ikeno et al. (2007) Neurocomputing
Kazawa et al. (2008) Neural Networks

脳内のフェロモン情報経路
Antennal
Nerve

Brain

Neck MotorSystem

右縦連合Right
Connective(RC)

VNC
Left
Connective(LC)Premotor
CenterThoracic
Motor System

1 mm
Namiki et al. (2014) Nature Commu.

Odor

Antenna
Odor
SensorAntennal
Lobe（MGC)
Discrimination

Protocerebrum(ILPC, SMP, etc)

Multimodal
Integration

Premotor
Center(LAL/VPC)
Commands

Behavior匂い源定位を指令する神経信号
脳から胸部運動系に下降するフリップフロップ (Flip-Flop) 信号
脳

触角神経

Flipflop 応答
左縦連合

右縦連合

頸運動系

L

右縦連合

左縦連合

フェロモン刺激
5 sec

T-Flip-Flop タイミングチャート
胸部運動系

HighQ

Low
High縦連合

QLow

1 mm
トリガー50 m(Olberg (1983) J Comp Physiol A)

Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol.
Kanzaki et al. (2013) J Comp Physiol A匂い源探索行動を指令するニューロン
Premotor Center (LAL/VPC)

Premotor
CenterPremotor
CenterSilver Stained Section (dorsal view)

D

Spike Freq.(Hz)

Flip-Flop Activity by Group-IID

Programmed Zigzag Walking

Straight

Zigzag
Turns

LoopingV
フェロモン源の探索を指令するニューロンの信号（行動指令信号）
Mishima and Kanzaki (1999) J Comp Physiol A
Time(s)
100m
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol.
でロボットを動かせば，ロボットは匂い源を探索する？
Kanzaki et al. (2013) J Comp Physiol A

昆虫脳-操縦型ロボットによる匂い源定位
amplifiersmanipulator

electrodes

battery
50 mm

motor

Electrode(RNMNs)

Electrode(LNMNs)

20mm

Spike-Behavior Conversion Rule・Thoracic Motor System・・

Neural Activities of Left and Right NMNs
BE FF BE FF BE FF BE FF BE FF BE: No. of spikes in 0.1 [s]: Forward velocity

・ : Angular velocity

RNMNs
LNMNs
STIM

Minegishi et al. (2012) Robotics and Autonomous Systems

カイコガの前進速度 vo は nspikes_right + nspikes_left に比例する．
・角速度 θ は， nspikes right - nspikes left に比例する．

昆虫脳-操縦型ロボットによる匂い源定位
amplifiers
manipulator

electrodesbattery
50 mmmotor

20mm

Spikes/0.1 sec

RED: spike number of left NMN (nl)
WHITE: spike number of right NMN (nr)Command signals for steeringx4

RED: left NMN
WHITE: right NMN

Minegishi et al. (2012) Robotics and Autonomous Systems

脳から胸部神経節に下降するフリップフロップ信号は，匂い源探索の指令情報を担っていると考えられる．

フリップフロップ応答を形成する神経回路
銀染色像（背側像）

両側性神経 Bilateral Neuron （正面像）

前運動中枢

介在神経 Local Interneuron （正面像）(LAL/VPC)

ANMB

SMP
CB

MGC
OG
DOeLAL LAL
SOG

V

脳内の神経叢の配置（前面像）

Namiki et al. (2014) Nature Commu.
Wada and Kanzaki (2005) J Comp Neurol.
Iwano et al. (2010) J Comp Neurol.

前運動中枢を構成するニューロンの網羅的分析
Local Interneurons
LALMBCBOACT

Bilateral Neurons

Namiki et al. (2014) Nature Commu.
Iwano et al. (2010) J Comp Neurol.

匂い源定位を指令する「フリップフロップ応答」を形成する前運動中枢の神経回路の推定
神経回路のリアリスティックな再構築推定される機能的神経回路
フェロモン刺激

uLAL

oVPC

lLAL

iVPC

lLAL

uLAL

oVPC

iVPC

LocalInterneuronによるフィードバック回路

Bilateral neurons
1) serotonergic2) GABAergic

プログラム化された歩行パターン
1) 相反抑制 (Reciprocal inhibition)（抑制性bilateral neuronの作用）

2) 長期興奮 (Long-lasting excitation)（Local Interneuronのフィードバック回路
または神経修飾物質セロトニンの効果）直進歩行ジグザ
グターン

Kanzaki R et al. (2008) Advanced Robotics
Iwano et al. (2010) J Comp Neurol.

回転歩行1)と2）の特徴的な性質からプログラム化された歩行パターンが発生するように神経回路モデルを構築した．

昆虫脳モデル-操縦型ロボット
フェロモンの匂い源に定位する移動ロボット

フェロモン

触角

触角

Kanzaki R et al. (2008) Advanced Robotics
Kanzaki, Nagasawa, Shimoyama (2004) In “Bio-mechanisms of Animals in Swimming and Flying”

Topics
1. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動
・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価

2. 匂い源探索行動の神経機構
・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現

3. 行動を解発する神経回路の制御
・チャネルロドプシンによる行動の制御

ニューロンから神経回路（脳）の作り方
昆虫嗅覚系全脳シミュレーター（Insect Olfactory System SIMulator）
神経細胞データベースの構築と整備

BoND / IVBPF
細胞形態抽出

標準脳・マッピング

KNEWRiTE

BrainComposer

細胞膜情報推定・結合強度推定
大規模シミュレータNEURON_K+
次世代生命体統合シミュレーションソフトウェア研究開発

ニューロン形状の抽出プログラムの開発

Extraction of 3-D Structure of Neuron

Auto, Semi-Auto and Manual Extraction

Extracted
NeuronStack Images（Ray Burst Sampling Algorithm (Rodriguez et al., 2006.) is used forautomatic extraction)

Autoextraction

Auto
extraction bylimiting area

Extraction
Time[h]Precise and speedy extraction using semi-auto mode

6

Shorting ofextraction time420manualsemi-auto

公開サイト：SIGEN: https://invbrain.neuroinf.jp/modules/newdb2/detail.php?id=68
KNEWRiTE： https://github.com/sc4brain/knewrite
Ikeno et al. (2012) Computational Intelligence and Neuroscienceニューロンのシミュレーションモデル
1. Cable equation

2. Hodgkin-Huxley type equation

Voltage propagation of a neuron as a equivalent circuit

Na+ and K+ channel models in each compartment.

Position Diam

ExtractedNeuron
V : Membrane potential, Cm : Membrane capacitancegNa, gK, gL : Na, K, leak conductance
ENa, EK, EL : Na, K, leak equilibrium potential
m, h : activation/inactivation gate probability of Na channeln : activation gate probability of K channel, α, β : transition speed of gate

Cylinder approximation

3. Synapses
Cell A

Simulation of a single cell activity
Cell B

PreSynPostSyn

When a compartment including pre-synapse detects voltage
exceeding threshold, it transmits a spike information using MPI.

京を用いた神経回路大規模シミュレーション
Single Cell (4,000 compartments)
300FLOP x 4,000comp÷0.025msec≒50GFLOPS
Calculation
cost of eachcompartment

Number ofcompartmentsin each cellTime step

ニューロンシミュレーション

環境適応のためのリアルタム処理の重要性

Total number of neurons in odor-processing
pathways of the silkmoth brain (10,000 cells)
50GFLOPS/cell x 10,000cells = 500TFLOPS
脳内での匂い情報の経路
Namiki et al. (2014) Nature Commu.

京を用いた神経回路大規模シミュレーション
ベンチマーク用回路の構築

Conditions

BN #1056
3889 comps.

SIMD化による単体性能の高速化

Watts and Strogatz model
細胞分割によるリアルタイムシミュレーション

神経細胞シミュレータ「NEURON」 （www.neuron.yale.edu）をベースに，SIMD化やMPI/OpenMP Hybrid化対応など京向けの高速化を施した「NEURON_K+」を構築した.

京を用いた神経回路大規模シミュレーション
ベンチマーク用回路の構築

Conditions

BN #1056
3889 comps.

SIMD化による単体性能の高速化

Watts and Strogatz model
細胞分割によるリアルタイムシミュレーション

チューニングの結果，単体性能では，1,660 MFLOPS （実効効率約10%），並列性能では，663,552CPUコア使用時に 286 TFLOPS（並列化率 p = 0.9999989）を達成した．

ニューロンから神経回路（脳）の作り方

No. of Mapped Neurons
2 Group I DNs
6 Group II DNs
20 Bilateral Neurons
10 Local Interneurons
Total: 40 neurons

Miyamoto et al. unpublished data
Ikeno et al. (2012) Computational Intelligence and Neuroscience

神経回路モデルの構築

脳

1 mm

神経細胞（ニューロン）連続画像

触角葉（匂い識別）

キノコ体（記憶学習）

神経叢（ニューロピル）
主要神経叢の三次元再構築

Topics
1. 行動モデルとしてのカイコガの匂い源探索行動
・昆虫操縦型ロボットによる適応性の評価

2. 匂い源探索行動の神経機構
・昆虫脳操縦型ロボットによる神経機構の検証
・神経回路の京コンピュータでの再現

3. 行動を解発する神経回路の制御
・チャネルロドプシンによる行動の制御

カイコガ嗅覚系の光による制御
電流Light stimulation triggers pheromone
orientation behavior in ChR2
expressing transgenic silkmoths

フェロモン

Control
フェロモン受容体

脳 行動

フェロモンに反応する
嗅覚センサ

光遺伝子操作(470nm)

Transgenic Silkmoth

電流チャネルロドプシン２

脳 行動
フェロモンに反応する
嗅覚センサ

Single Pulse of Light stimulation:
470nm, 1.19 mW/mm2, duration: 5msec
Sakurai et al. (2011) PLoS Genetics
Tabuchi et al. (2013) PNAS

チャネルロドプシンを発現させたフェロモン受容細胞の応答

スパイクの数

行動する個体の割合（％）

光刺激 (1.19 mW/mm2 , 100 ms)

光刺激の強度(mW/mm2)

光刺激の強度に応じてスパイクの数が増加する (n=18)

光刺激の強度 (mW/mm2)

光刺激の強度に応じて行動する個体の割合が増加する (n=20)
Tabuchi et al. (2013) PNAS

光により，嗅覚受容細胞の活動をスパイクレベルで正確にコントロールできる（嗅覚研究のパラダイムシフト）

昆虫脳研究アプローチ：脳を創り，理解し，活用する
in vivo 脳 （昆虫）

ニューロンデータベース

in silico 脳

行動
分析

脳

神経回路モデルシミュレーション

京による精緻な神経回路の再構築とシミュレーション
昆虫脳モデル-操縦型ロボット

評価・検証

評価・検証

オプトジェネティクスによる
昆虫-操縦型ロボット
センサや神経回路の操作
昆虫脳-操縦型ロボット

統合

生物が進化により獲得した感覚・脳・行動の機構を，分子生物学，神経科学，情報科学，ロボティクスなどさ比較
まざまな階層に渡るアプローチの融合により，精密に再現・評価することで解明し，活用できるようになった．
生物-機械融合アプローチ

分析-統合アプローチ

第2刷

好評発売中！

https://www.iwanami.co.jp/

7月29日（火）刊行