長時間の学習により多様体外の神経活動が現れる

New neural activity patterns emerge with long-term learning

Emily R. Oby, Matthew D. Golub, Jay A. Hennig, Alan D. Degenhart, Elizabeth C. Tyler-Kabara, Byron M. Yu, Steven M. Chase, and Aaron P. Batista

PNAS first published June 10, 2019

manifold外にターゲットを置くBCIタスクは一日では学習できないことをNatureで示していましたが、10日程度続けると神経活動が微妙に変化してmanifold外の活動が現れてくるそう。

・タスクはNatureの論文と同じでBCIコントロールによるコンピュータ画面上カーソルのCenter-outタスク。日を重ねるごとにタスクの成功率が向上（Fig. 1）

・日ごとにmanifoldを二次元上に射影してみると、一日目のmanifoldの外の活動が確かに存在している（Fig. 2）

・このタスク自体は実はinside-manifold strategy(多様体内の活動でもベクトルの射影成分によりターゲットへの到達を稼げる)ので、一日目でも多少成功はする（Nature論文でも同様）。タスクの正解にいたるoutside-manifold strategyの寄与率も計算できる。すると、ターゲットの方向によってはoutsideの寄与率が高いものも低いものもあった。全体的にはinsideの寄与率の方が大きい（Fig. 4）。

感想

・AIとの融合で学習を加速し、大胆にoutsideへ向かわせたりしてみたい。