神経細胞が情報を処理する仕組みを模倣する発想からニューラルネットワークが生まれ、数十年にわたる研究開発の蓄積を経て、AIの爆発的な発展と普及につながりました。単一のニューロンの機能は、数理的には比較的単純なモデルによって表現できますが、多数のニューロンの集団は極めて複雑な振る舞いを示し、それを完全に理解することは容易ではありません。しかし膨大なデータ、画像、信号などから全体的な特徴を抽出するなどの、古典的なアルゴリズムでは難しい処理がニューラルネットワークによって可能になり、ゲームAIなどに見られるようにヒトの脳を超える性能を示すケースもあります。

　次のブレークスルーにつながる新しい情報処理の方法論を生み出すために求められているのは、先端的な計測・イメージング技術によって生命現象を再び根本から捉え直し、そのメカニズムを数理的に表現するモデルを立て、それをハードウェアやソフトウェアで実現する取り組みです。ヒトには1000億個のニューロンと100兆個のシナプスがあり、個々のニューロンが電気的なシグナルを発しています。この巨大なネットワークからは、次世代のAIに繋がるヒントを豊富に得ることができるでしょう。また、これまでの神経科学は、実験室内のコントロールされた環境と条件で神経細胞の振る舞いを調べる手法が主体でしたが、ウェアラブルな高感度センサとIoT技術を組み合わせることによって、実環境において多様なデータの取得が可能になりつつあります。生体を計測する技術は、疾患の診断などの医療にも広い応用の可能性を持っています。さらには、新型コロナウイルスの感染拡大を契機に、ヒトの行動を数理的にモデリングして捉えることの重要性も再認識されています。

　複雑系・バイオエレクトロニクス分野では、生体の現象を計測し、その数理的な特徴を捉えて情報処理に活用し、それらの成果を医療にも応用する研究を展開しています。例えば生体に特有なゆらぎの現象を取り入れて高感度の検出を可能にする電子デバイス、ヒトの脳活動を実環境でモニタリングすることを可能にするウェアラブルセンサ、生命の仕組みを数理的に捉える理論の構築，神経系を模倣したコンピュータなどの研究が進んでいます。

　エレクトロニクスと情報処理の切り口から生命の神秘に迫る研究に、私達とともに挑戦しましょう。