報酬を獲得するように行動を学習する枠組みである強化学習は、大脳基底核を中心とした脳部位が関わっていると考えられています。強化学習は、行動学習の他にモチベーション、意思決定、情動（感情）などの脳の働きに関連しており、それらは脳内分子や神経回路によって実現されています。
我々は以下のアプローチを組み合わせて、分子、細胞、神経回路、行動レベルで生物学的に妥当なモデルを構築し、強化学習がどのようにして脳で実装されているのかを研究しています。
リアリスティックモデル
分子・細胞・神経細胞ネットワークといった複数の階層で、現実的な分子、細胞などの生命現象の動態を可視化できるリアリスティックモデルの構築を行っています。
脳の計算論的モデル
マウスの行動や脳活動データをもとに、生物学的に妥当な強化学習モデルの構築を行っています。
We combine the following approaches to construct biologically plausible realistic multi-scale reinforcement learning models to understand how reinforcement learning is implemented in the brain:
Realistic Models
We construct realistic models that visualize the dynamics of biological dynamics at multiple levels, including molecules, cells, and neural networks.
Computational Models of the Brain
Based on data from mouse behavior and brain activity, we construct biologically plausible reinforcement learning models.