RIKEN BRAIN SCIENCE INSTITUTE (理研BSI)

Faculty Detail / 研究室詳細

理論統合脳科学研究チーム

シニア・チームリーダー

Computational neuroscience, Decision making, Motivated/social behavior

中原  裕之

研究内容

当研究チームが目指すのは、心と知能の生物的基盤の数理的解明です。心と知能の根源は、脳活動――神経細胞集団の発火活動の時空間パターン、それが脳の多様な階層性に支えられ、心と知能になるのです。意思決定の脳機能を、情動や感情または社会的知性を生み出す脳機能の解明を目指し、脳の多様な階層性を統合する数理原理を、神経細胞集団や神経回路の情報処理と学習機構の解明を中心に探求します。脳科学と数理科学のフロンティアで、脳を創る――「こころ」や「知能」を創造できるぐらいに脳を理解し、新しい脳型の情報数理科学の構築を目指します。

主な発表論文 全て表示する

  1. 1

    Nakahara H: "Multiplexing signals in reinforcement learning with internal models and dopamine.", Curr Opin Neurobiol, 25C, 123-129 (2014)

  2. 2

    Nakahara H, and Hikosaka O: "Learning to represent reward structure: A key to adapting to complex environments.", Neurosci Res (2012)

  3. 3

    Suzuki S, Harasawa N, Ueno K, Gardner JL, Ichinohe N, Haruno M, Cheng K, and Nakahara H: "Learning to simulate others' decisions.", Neuron, 74(6), 1125-37 (2012)

  4. 4

    Nakahara H, and Kaveri S: "Internal-time temporal difference model for neural value-based decision making.", Neural Comput, 22(12), 3062-106 (2010)

  5. 5

    Bromberg-Martin ES, Matsumoto M, Nakahara H, and Hikosaka O: "Multiple timescales of memory in lateral habenula and dopamine neurons.", Neuron, 67(3), 499-510 (2010)

  6. 6

    Santos GS, Gireesh ED, Plenz D, and Nakahara H: "Hierarchical interaction structure of neural activities in cortical slice cultures.", J Neurosci, 30(26), 8720-33 (2010)

  7. 7

    Nakahara H, Amari S, and Richmond BJ: "A comparison of descriptive models of a single spike train by information-geometric measure.", Neural Comput, 18(3), 545-68 (2006)

  8. 8

    Nakahara H, Itoh H, Kawagoe R, Takikawa Y, and Hikosaka O: "Dopamine neurons can represent context-dependent prediction error.", Neuron, 41(2), 269-80 (2004)

  9. 9

    Nakahara H, and Amari S: "Information-geometric measure for neural spikes.", Neural Comput, 14(10), 2269-316 (2002)

  10. 10

    Nakahara H, Doya K, and Hikosaka O.: "Parallel cortico-basal ganglia mechanisms for acquisition and execution of visuomotor sequences - a computational approach.", J Cogn Neurosci, 13(5), 626-47 (2001)

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