時空間ダイナミクスによる匂い情報コーディング

摘要

実世界は時々刻々変化し予測不可能なノイズが存在するにも関わらず，動物は匂い源に対し接近や忌避といった適切な行動を行う．これは，嗅覚に基づく行動実行において匂いの同一性の評価が本質的に重要であることを意味する．よって，匂い知覚において脳がとくべき計算論的課題は，濃度変化やノイズにロバストな匂い情報の抽出·表現である．本研究では，生理学的に妥当な嗅覚ネットワークモデルのシミュレーションにより，時空間ダイナミクスによる濃度不変な匂い情報をコーディングする方法，および，コードした匂い情報を圧縮·保持する方法を提案する．