神経情報システム研究室は、脳がどのように「考え」「学び」「創造する」のかという謎に理論的に挑んでいます。
現代の人工知能、ディープラーニングを代表とする技術は驚異的な能力を誇ります。しかしその代償として、膨大な電力を消費し、地球規模でエネルギーを逼迫させています。一方で、人間の脳はわずか1日400kcal（チョコレートケーキ1切れ分）のエネルギーで、想像を超える情報処理を成し遂げています。この圧倒的な効率と知性の秘密を解き明かすことを目指しています。
私たちが日常的に使うコンピュータは、ノイマン型アーキテクチャに基づいて設計された「論理の機械」です。一方、脳は無数の神経細胞がダイナミックに相互作用しながら情報を生み出す「生命の計算機」です。その計算原理はいまだ完全には明らかになっていません。それでも、脳は柔軟に学び、適応し、時にコンピュータを凌駕する知的能力を発揮します。
「脳は何を“計算”しているのか？」「なぜ細胞の集合体が、ここまで高度な知性を生み出せるのか？」
この根源的な問いに答えるために、私たちは強化学習・情報理論・非線形ダイナミクスの視点から脳の情報原理に迫ります。
生体実験によって脳を理解することは重要ですが、そこには多くの制約と限界があります。そこで私たちは、人工知能モデルを「脳のデジタルツイン」として扱い、TransformerやAutoEncoderといったモデルを解析することで、知性や認知がどのように創発されるのかを探求しています。
いま、世界ではCPUの代わりに生きた神経細胞で計算を行う「バイオコンピューティング」が注目を集めています。培養神経細胞が情報を処理し、学習し、適応する。そのエネルギー効率は、現代のスーパーコンピュータを遥かに凌駕する可能性を秘めています。私たちの研究室では、他大学との共同研究を通じて、データ解析を軸にバイオ計算素子の基盤技術を築いています。
The Hosaka Laboratory takes on one of the greatest scientific challenges of our time, to uncover how the brain thinks, learns, and creates.
Modern AI systems such as deep learning are incredibly powerful, yet they come with a cost: massive energy consumption. In contrast, the human brain achieves extraordinary computational performance while operating on just 400 kcal per day, about the energy of a single slice of chocolate cake. Our mission is to reveal the principles behind this astonishing efficiency and intelligence.
Conventional computers follow the von Neumann architecture, logical machines built from silicon. The brain, however, is a living computer: billions of neurons interact dynamically to process information. Its computational principles remain only partially understood, yet the brain often surpasses digital machines in flexibility and adaptability.
What is the “algorithm” that governs the brain?
Why can a network of cells perform such complex, intelligent computation?
To tackle these fundamental questions, we approach the problem through the lenses of reinforcement learning, information theory, and nonlinear dynamics.
Directly studying the brain is essential, but biological experiments are inherently complex and limited. Therefore, we use artificial intelligence models as digital twins of the brain. By analyzing architectures such as Transformers and Autoencoders, we explore how intelligence and cognition can emerge from complex network dynamics.
Around the world, a new paradigm is emerging: bio-computing, where living neural cells replace traditional CPUs as computational units. Cultured neurons can process information, learn, and adapt, with an energy efficiency that could far surpass modern supercomputers. Through collaborations with other universities, our lab is conducting foundational research on bio-computing devices, focusing on data-driven analysis and modeling.