脳内信号を読み取り「事前に発声行動を予測するシステム」

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脳内信号を読み取り「事前に発声行動を予測するシステム」

鳥の脳内信号を読み取り、鳥がいつどのような音で歌うのかを予測できるシステムが開発されたようです。
脳活動から発声行動を予測するシステムは、人間にも応用できるかもしれないと研究者は語ります。

Researchers can predict what syllables a bird will sing—and when it will sing them—by reading electrical signals in its brain, reports a new study from the University of California San Diego.

参照元:https://ucsdnews.ucsd.edu/pressrelease/decoding-birds-brain-signals-into-syllables-of-song
– カリフォルニア大学サンディエゴ校 University of California – San Diego. September 23, 2021 –

カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームは、鳥の脳内の電気信号を読み取ることで、その鳥がどの音節をいつ歌うのかを予測することができると発表しました。

鳥の脳活動から発声行動を予測できるようになったことは、話す能力を失った人間のための人工的な発声装置を作るための初期段階となります。

カリフォルニア大学サンディエゴ校ジェイコブス・スクール・オブ・エンジニアリングの電気・コンピュータ工学博士課程の学生であり、本研究の筆頭著者であるDaril Brown氏は話します。

「今回の研究は、この大きな目標に向けての第一歩です。(9月23日付でPLoS Computational Biology誌に掲載)。今回の研究では、鳥の鳴き声を研究することで、発声やコミュニケーションのためのブレインマシンインターフェースの開発に一歩近づくことができます。」

本研究では、ゼブラフィンチなどの鳴禽類の脳活動を、鳥の発声行動の予測にどのように利用できるかを探っています。

鳴禽類(めいきんるい) – スズメなど

鳴禽類の発声は、人間の音声に似ていることから、研究者にとって特に興味深いものです。

発声は、複雑で学習的な行動でもあります。

今回の研究では、ゼブラフィンチの雄の成鳥の脳にシリコン製の電極を埋め込み、歌を歌っているときの神経活動を記録した。研究チームは、局所電界電位と呼ばれる特定の電気信号を調べました。

これらの信号は、歌の学習と生成に必要な脳の部分で記録されました。

局所電位の特徴は、人間の発声行動を予測するのに使われていることです。

これらの信号は、これまで人間の脳では盛んに研究されてきましたが、鳥の脳では研究されていませんでした。

カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者たちは、このギャップを埋め、ゼブラフィンチの同じ信号が同様に発声行動の予測に利用できるかどうかを調べようとしました。

このプロジェクトは、電気・コンピュータ工学教授のVikash Gilja氏と心理学・神経生物学教授のTimothy Gentner氏が中心となり、カリフォルニア大学サンディエゴ校のエンジニアと神経科学者が協力して進めています。

Gilja教授は話します。

「我々が局所電界電位の研究を始めた動機は、人間が補完的に行ってきた人工音声開発のほとんどが、この種の信号に焦点を当てていたからです。この論文では、ゼブラフィンチと人間、そして他の霊長類との間で、この種のシグナル伝達に多くの共通点があることを示しています。今回の論文では、ゼブラフィンチと人間、そして他の霊長類との間で、この種のシグナル伝達に多くの共通点があることを明らかにしました。」

Gentner教授は話します。

「長期的には、さまざまな病気や障害に苦しむ人間の生活の質を向上させるコミュニケーション・プロテーゼを開発するために、ソングバードの脳から得られる詳細な知識を利用したいと考えています。」

研究チームは、局所電界電位のさまざまな特徴が、鳥の歌の特定の音節に変換されること、また、歌の中で音節が発生するタイミングがわかることを発見しました。

Brown氏は話します。

「このシステムを使うことで、鳥がどのような音節をいつ歌おうとしているのか、鳥の発声行動の開始を高い精度で予測することができます。」

また、鳥の鳴き声の変化を音節単位で予測することもできます。

例えば、鳥の歌が「1、2、3、4」という音節の繰り返しで構成されていて、時々、その音節が「1、2、3、4、5」や「1、2、3」のように変化することがあるとします。

このような変化は、局所磁場電位の特徴によって明らかになるそうです。

Gilja教授は話します。

「人間は1つの文を何度も繰り返すわけではないので、このような変化の形は、仮説的な人工音声を検証する上で重要です。人間の生理学的研究で記録されている脳の信号に、私たちが行っている鳴き鳥の研究との類似性が見られたことは、とても興味深いことです。」

論文 “Local Field Potentials in a Pre-motor Region Predict Learned Vocal Sequences(運動前領域の局所磁場電位が学習した発声シークエンスを予測する)” 共著者は、カリフォルニア大学サンディエゴ校のJairo I. Chavez、Derek H. Nguyen、Adam Kadwory、Bradley Voytek、Ezekiel M. Arneodo。

本研究は、米国国立衛生研究所(R01DC008358、R01DC018055、R01GM134363)、米国科学財団(BCS-1736028)、Kavli Institute for the Brain and Mind(IRG #2016-004)、Office of Naval Research(MURI N00014-13-1-0205)、University of California-Historically Black Colleges and Universities Initiativeの支援を受けて実施されました。

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