講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-01-20 10:25
大規模RCGAによる単一ニューロンに対するH-H型モデルパラメータの推定 ~ カイコガ触角葉ニューロンを対象として ~ ○後藤昂彦・加沢知毅・宮本大輔(東大)・ステファン 周一 ハウプト(ビーレフェルト大)・森 友亮・神崎亮平(東大) NC2013-68 |
抄録 |
(和) |
ニューロンの電気的活動をコンピュータ上でシミュレーションするに当たり,ニューロンのモデルパラメータ,すなわち細胞膜上のイオンチャネルの分布等を推定することが必要となる.先行研究として我々は,遺伝的アルゴリズムをスーパーコンピュータ「京」上で実装し仮想ニューロンに対して大規模並列処理による推定を行った.本研究では,その適用事例としてカイコガ触角葉の投射神経を対象に,実際のニューロンから得られたデータに対する推定を試み,アルゴリズムの性能評価を行った.その結果として,シングルコンパートメントモデルに対するマルチコンパートメントモデルの優位性を確認した. |
(英) |
It is necessary to estimate model parameters of a neuron to simulate electrical activity of the neuron on a computer. We previously estimated model parameters of virtual neurons via massively parallel Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA) implemented on K computer. In this paper, this algorithm was applied to a real projection neuron of a silkmoth antennal lobe and model parameters were estimated. As a result of the experiments, we confirmed the advantage of multi-compartment model over single compartment model. |
キーワード |
(和) |
実数値遺伝的アルゴリズム / 昆虫脳シミュレーション / カイコガ触角葉 / 大規模並列計算 / マルチコンパートメントモデル / / / |
(英) |
Real-coded genetic algorithm / Insect brain simulation / Antennal lobe of silkmoth / Massively parallel computing / Multi-compartment model / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 382, NC2013-68, pp. 7-12, 2014年1月. |
資料番号 |
NC2013-68 |
発行日 |
2014-01-13 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NC2013-68 |