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and simulation of chemotaxis-related information processing in the neural network坂本 一馬*; 曽 智*; 鈴木 芳代; 栗田 雄一*; 辻 敏夫*
Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference 2015 (IntelliSys 2015), p.668 - 673, 2015/00
The nematode (
) is a simple multi-cellular organism consisting of approximately 1,000 cells including 302 neurons, and is the only creature whose connectome has been fully mapped. For these reasons, is ideal for studying information-processing mechanisms embedded in the neural network. This paper proposes a neural network model of with the actual neural structure preserved to simulate the worm's attraction to sodium chloride (NaCl). To implement attractant behavior, the worm's neural network must calculate the temporal and spatial gradients of NaCl concentration; however, the mechanism behind this complex information processing in the worm's neural network has not yet been fully elucidated. As a first step to analyze the information processing mechanism, the parameters of the neural network model were adjusted using the backpropagation through time (BPTT) algorithm, and the neural network model was verified for its ability to generate temporal and spatial gradients. Simulation for neuron ablation experiment was then carried out, and the results exhibited same trends as the biological experiment indicating that our approach can be used to predict the results of biological experiments, and can therefore be used as a tool to provide guidelines for such experiments.
in consideration of whole-body movements曽 智*; 鈴木 芳代; 栗田 雄一*; 辻 敏夫*
Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference 2015 (IntelliSys 2015), p.651 - 656, 2015/00
The tiny roundworm () is one of the simplest multicellular organisms known, with a neural circuit consisting of just 302 neurons. Despite its simplicity, the worm can navigate efficiently to the source of a target chemical - a movement known as chemotaxis. Recent studies have revealed that the worm utilizes only two sensory neurons to determine the temporal and spatial gradients of chemical substances for chemotaxis, but its neural computation mechanism is not yet fully understood. The authors propose a mathematical model based on measurement data and neural connection structure to simulate chemotaxis and using a robot simulator platform in order to account for wholebody movements. The simulation results are used as a basis for discussion of how chemical gradients are calculated in neurons.
based on FitzHugh-Nagumo equations服部 佑哉; 鈴木 芳代; 曽 智*; 小林 泰彦; 辻 敏夫*
Artificial Life and Robotics, 17(2), p.173 - 179, 2012/12
The pharyngeal pumping motion to send food to the bowel is a rhythmic movement in . We proposed a computer simulation of the pumping motion to investigate the mechanisms of rhythm phenomena in living organisms. To conduct the simulations we developed a mathematical model of the pharyngeal muscle that corresponds to the actual structure at a muscular level, and which generates the pumping rhythms. Each of 29 cells was modeled as a membrane potential model based on FitzHugh-Nagumo Equations to simulate the internal response. The electrophysiological responses of the pharyngeal muscular cells were measured as an electropharyngeogram (EPG) that records the activities of the pharynx as a signal pattern, including the membrane potentials in multiple cells. We also developed an EPG model that calculated EPG based on the outputs of individual membrane-potential models. We confirmed that our model of the pharynx could generate rhythms similar to the EPG measured from .
服部 佑哉; 鈴木 芳代; 曽 智*; 小林 泰彦; 辻 敏夫*
Neural Computation, 24(3), p.635 - 675, 2012/03
被引用回数：6 パーセンタイル：33.93(Computer Science, Artificial Intelligence)Neural oscillator with a double-chain structure is one of the central pattern generator models used to simulate and/or understand rhythmic movements in living organisms. However, it is difficult to reproduce desired rhythmic signals by tuning an enormous number of parameters of neural oscillators. In this study, we propose an automatic tuning method consisting of two parts. The first involves tuning rules for both the time constants and the amplitude of the oscillatory outputs based on theoretical analyses of the relationship between parameters and outputs of the neural oscillators. The second involves an evolutionary tuning method with a two-step genetic algorithm (GA), consisting of a global GA and a local GA, for tuning of parameters such as neural connection weights that have no exact tuning rule. Using numerical experiments, we confirmed that the proposed tuning method could successfully tune all parameters and generate sinusoidal waves. The tuning performance of the proposed method was less affected by factors such as the number of excitatory oscillators or the desired outputs. Furthermore, the proposed method was applied to the parameter-tuning problem of some types of artificial and biological wave reproduction, and yielded optimal parameter values that generated complex rhythmic signals in 
without trial and error.
服部 佑哉; 鈴木 芳代; 曽 智*; 小林 泰彦; 辻 敏夫*
Lecture Notes in Computer Science 6352, p.401 - 410, 2010/09
Neural oscillators with a ladder-like structure is one of the central pattern generator (CPG) model that is used to simulate rhythmic movements in living organisms. However, it is not easy to realize rhythmical cycles by tuning many parameters of neural oscillators. In this study, we propose an automatic tuning method. We derive the tuning rules for both the time constants and the coefficients of amplitude by linearizing the nonlinear equations of the neural oscillators. Other parameters such as neural connection weights are tuned using a genetic algorithm (GA). Through numerical experiments, we confirmed that the proposed tuning method can successfully tune all parameters.
辻 敏夫*; 鈴木 芳代; 曽 智*; 寺脇 充*; 滝口 昇*; 大竹 久夫*
ソフトウェアバイオロジー, 9, p.3 - 12, 2010/03
生物は現在の工学技術では実現することができないような複雑で優れた環境適応・運動制御メカニズムを有しており、そのメカニズムを知能機械の設計や制御に採り入れることができれば、現存する知能機械の性能を飛躍的に向上できる可能性がある。われわれの研究チームでは、工学的な視点から生物の優れた情報処理能力に着目し、線虫, げっ歯類(ラット及びマウス), 小型魚類(メダカ及びゼブラフィッシュ)を対象として、生物の情報処理メカニズムの工学的理解とその利用に関する研究課題に取り組んでいる。本稿では、特に、(1)線虫の神経-筋モデルの構築とシミュレーション、(2)ラットの嗅覚系モデルの構築と糸球体活動パターン予測シミュレーション、(3)メダカを「生きたセンサ」として利用したバイオアッセイシステムの開発という3つの研究課題の概要と現在までの取り組みを紹介する。
服部 佑哉; 曽 智*; 鈴木 芳代; 坂下 哲哉; 小林 泰彦; 辻 敏夫*
no journal, ,
生物のリズミカルな反復運動を制御する周期信号生成回路(CPG)の動作機構をロボット制御等に応用することを目指し、種々のCPGモデル(神経振動子)が提案されている。しかし、複数のパラメータを適切に調整して、生物固有の周期信号を再現するのは容易ではない。本研究では、梯子状に非線形素子が並んだ神経振動子を対象とし、パラメータの自動調整法を提案する。本手法は、線形化による振動解析をもとにパラメータの設定条件を導出した後、遺伝的アルゴリズムによって調整するものである。講演では、線虫の反復運動を制御するCPGを想定した神経振動子のパラメータ調整に、本手法を適用した例を紹介する。
の動力学モデリングとシミュレーション曽 智*; 山田 泰隆*; 正岡 和弥*; 服部 佑哉; 鈴木 芳代; 辻 敏夫*; 大竹 久夫*
no journal, ,
生物は、進化の過程において、刺激情報処理や運動制御の複雑で優れたメカニズムを獲得してきた。近年、生物学分野では、従来の実験的な手法に加えて、コンピュータモデルを用いてそのメカニズムを解明しようというアプローチが注目されている。線虫は、神経接続の構造が明らかにされている唯一の多細胞生物であることから、刺激情報処理メカニズムや運動制御メカニズムを対象としたコンピュータモデルが提案されてきた。しかしながら、特に運動制御・生成メカニズムに関するモデルでは、運動制御を担う神経回路と神経情報処理の結果としての運動(行動)が切り離されて扱われてきたために、運動メカニズムの解明に資するモデルは未だ確立されていない。そこで、本研究では、神経回路と行動を繋ぐ動力学的な視点から、線虫の運動制御・生成を担う神経回路及び全身の筋を表現する実構造ベースのモデルを構築する。そして、これを用いて、運動時に身体と環境との間に働く摩擦力や筋細胞の出力のように実験的手法による計測が極めて困難な生体情報を推定する。
)の神経; 身体動力学モデルを用いた走化性シミュレーション曽 智*; 辻 敏夫*; 山田 泰隆*; 鈴木 芳代; 服部 佑哉; 大竹 久夫*
no journal, ,
近年、生物学分野において、コンピュータ上に生物の数理モデルを構築し、実験的手法では技術的に測定が困難であった神経細胞の膜電位や神経回路の動作メカニズムを推定する手法が数多く研究されている。特に、線虫()は、全神経細胞数が302個と少なく、その接続構造が明らかにされている唯一の生物であるため、感覚受容から行動実現までの一連の情報処理メカニズムを観測し得る生物として注目され、数理モデルによる解析が試みられてきている。しかしながら、従来モデルでは、神経系の働きと身体及び環境との間の相互作用までは考慮されてこなかった。そのため、線虫が広域に分布している化学物質の濃度勾配などの環境情報を、移動しながらどのように取得・処理し、運動にフィードバックしているかは、議論されておらず、線虫が自らの生存にとって最適な環境を探索する戦略については、不明な部分が多かった。そこで、本研究では、線虫の神経系の働きと身体及び環境との間の相互作用を統合的に扱うために、環境モデル,神経回路モデル,動力学を考慮した身体モデルの3つの要素から構成される線虫シミュレータプラットフォームを構築し、感覚受容から運動生成までの一連の情報処理メカニズムを解析する手法を提案する。本発表では、一例として走化性モデルを組み込み、線虫のNaClに対する誘引行動を提案シミュレータプラットフォームで再現した結果について、実物実験データと比較して報告する。
服部 佑哉; 鈴木 芳代; 曽 智*; 小林 泰彦; 辻 敏夫*
no journal, ,
shows some rhythmic movements including the pharyngeal pumping motion for chewing and swallowing. Biological signals can be measured using the electropharyngeogram (EPG), which represents the electrophysiological responses of the pharyngeal muscle cells in a lump, and there is evidence that the pumping rhythms are generated by the pharyngeal muscle cells and controlled by pharyngeal neurons. In addition, we recently reported that the pumping rhythms temporarily change after ionizing irradiation. Thus, the pumping motion in is considered a useful system to investigate the rhythmic phenomena. However, it is difficult to measure the membrane potentials of individual cells, and the mechanisms of rhythm generation and control in pharynx are not well understood. In this study, we propose a simulation-based approach to investigate the mechanisms of rhythm phenomena. To conduct the simulations, we developed a pharyngeal muscle model including 29 cell models, which simulate the activity of each cell as a membrane potential based on the FitzHugh-Nagumo equations. Subsequently, we calculated the EPG by using the outputs of all cell models. As the result, our model successfully generated similar EPG to that observed in a wild type. Furthermore, we could simulate the responses of some mutants such as 
mutant by ablating certain gap junctions virtually so as to correspond to the defects.
曽 智*; 辻 敏夫*; 鈴木 芳代; 服部 佑哉; 滝口 昇*; 大竹 久夫*
no journal, ,
is considered the model system to investigate information processing mechanisms in neural circuits, and some mathematical models have been proposed. However, effects of body dynamics on information acquisition processes were neglected in the previous studies. In this study, we proposed a simulation platform comprising of environmental, neural, and body dynamics models. In our simulation platform, the body is approximated using a multi-joint rigid link model which can produce dynamic body motion commanded by the neural model. As an application example, we analyzed mechanisms of chemotaxis to NaCl. The previous studies revealed that the animal employs pirouette mechanism and weathervane mechanism for the chemotaxis. The two mechanisms respectively require temporal and spatial gradient of NaCl. To discuss the acquisition mechanism of the chemical gradient, we defined environmental model to calculate diffusion of NaCl solution on the agar plate, and approximated input-output characteristics of ASE neurons based on results of calcium imaging. Response of ASE neurons can be calculated by providing head coordinate of the body dynamics model. We also assumed a neural model to convert the responses of ASE neurons to temporal and spatial gradient of NaCl and then to command the body model. We will discuss the results of chemotaxis simulation by comparing to data of actual animals.
服部 佑哉; 鈴木 芳代; 曽 智*; 小林 泰彦; 辻 敏夫*
no journal, ,
本研究では、線虫の咽頭筋の数理モデルを構築し、細胞活動シミュレーションにより、エサの咀嚼・嚥下を担う咽頭筋の高速な収縮・弛緩運動であるポンピング運動の生成・制御における各筋細胞の役割を調べる手法を提案する。提案モデルでは、咽頭筋細胞の内部電位をFitzHugh-Nagumo方程式を用いてそれぞれ細胞モデルとして表現し、全29個の細胞モデルを実際の細胞間接続構造に基づいて接続した。本モデルは、実験的手法では計測困難な全咽頭筋細胞の内部電位をシミュレートでき、全細胞モデルの内部電位から咽頭筋電位を算出できるため、シミュレーション結果を実測データと比較可能である。まず、野生型線虫の咽頭筋電位をシミュレートした結果、実測値をよく再現していることを確認した。次に、特定のギャップ結合の機能異常により運動リズムに異常がある突然変異体に着目し、本モデルの当該結合の機能を仮想的に変化させてシミュレーションを行った結果、実生物同様のリズムの乱れが確認できた。本研究の突然変異体シミュレーションの手法を応用することで、咽頭の個々の筋細胞及びギャップ結合がポンピング運動の生成・制御に果たす役割を予測できるため、提案法は実測不可能な単一細胞レベルの活動を調べるためのツールとして有効である。
曽 智*; 正岡 和弥*; 鈴木 芳代; 服部 佑哉; 辻 敏夫*
no journal, ,
Information on the forces generated by the is important in exploring the mechanism of its locomotion. The present study was performed to investigate a method for estimating environmental friction based on the use of a dynamics model and image analysis. The model is described using Newton-Euler equations of 
rigid links serially coupled by rotational joints. The friction forces acting between the environment and the body are modeled using dynamic and viscous friction. Although the motion equation can be solved for friction coefficients as a function of the worm's motion, this straightforward solution is an ill-posed problem because the friction model contains four unknown coefficients, while a worm crawling on an x-y plane has only two degrees of freedom. To solve this problem, the proposed method involves simultaneous analysis of two different worm motions in the same environment for which identical friction coefficients are assumed. In addition, as the images used in analysis to determine a worm's motion inevitably contain noise, a coefficient-optimization approach was adopted to minimize the error between trajectories of an actual worm and the corresponding dynamics model in terms of the four friction coefficients. The proposed method was applied to estimate the preset coefficients. The results indicated that the percentage error between the preset and estimated coefficients was within 4%.
