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はじめに情報科学者であるフォン・ノイマンの死後1958年に出版された「コンピュータと脳」という本[1]は、情報科学者の立場から脳の動作を説明している。ニューロンの処理速度が低く不正確であるにもかかわらず、実際には効率的な認知操作が観察されることから、フォン・ノイマンは、脳が高度に並列な機械である必要があると考えた。それにもかかわらず、彼の正確な機械語、算術システム及び脳の計算に用いられている論理的ルールについては、当時、あまり注目されていなかった[2]。実は、彼はその当時既に、これらの面では、脳がコンピュータと根本的に異なる必要があるという結論に達していた。神経科学と情報科学の両方は、長い豊かな歴史の中で互いに独立して発展してきたが、時として両分野は相互に有益な接点を見いだす1神経科学と情報科学は根本的に異なる2つのテーマであるが、最近では両方の研究分野をつなぐ多くの学際的研究が行われている。情報科学は、個々のニューロンからニューロンのネットワークまでの神経システムのモデリング、分析、評価のための方法を提供するが、神経科学は、多層の神経ネットワーク学習やニューロモルフィックコンピューティングのような情報科学の多くの革新的な新しいアイデアの源になっている。本稿では、両分野の持つ学際的関係性を利用した融合研究の取組について考察する。まず、脳のネットワークが神経画像データからどのように抽出されるかを紹介する。そして、被験者が痛みと精神疾患のどちらの影響を受けているか、その両者を区別するためのネットワーク科学的評価方法を示す。また、従来のIPパケットの代わりにインパルスを利用するという、神経に触発された通信プロトコルについて議論する。これらのプロトコルは、エネルギー消費とハードウェアの複雑さを大幅に軽減する可能性があり、リソースが制限された無線センサネットワークを伴うアプリケーションに特に役立つだろう。こうした神経科学と情報科学の相互に有益な我々の研究方法は、脳関連疾患の自動診断から小規模でシンプル、かつ安価なものもあるIoT（モノのインターネット）まで、新しいアプリケーションを可能にするだろう。そして、そうしたアプリケーションを利用することにより、ユーザーはこれまで以上に自分が置かれている環境への気づき、理解、そして制御が可能となるだろう。Neuroscience and information science are two fundamentally different topics, but recently there have been many interdisciplinary studies bridging both research areas. While information science provides the methods for modelling, analyzing, and evaluating neural systems ranging from indi-vidual neurons to networks of neurons, neuroscience has become the source for many innovative new ideas in information science, such as deep neural network learning and neuromorphic com-puting. This paper discusses our efforts in utilizing the interdisciplinary interactions between both fields. We show how brain networks can be extracted from neuroimaging data and evaluated by network science methods to distinguish if subjects are affected by pain or mental disease. We also discuss neuro-inspired communication protocols that utilize impulses instead of IP packets. These protocols have the potential for significantly reduced energy consumption and hardware complexi-ty, and they will be particularly useful in applications involving resource-restricted wireless sensor networks. The mutually beneficial approaches in our research make possible new applications ranging from the automated diagnosis of brain-related diseases to an Internet of Things, with Things that are tiny, simple, and cheap, yet provide users with an insight and control of their envi-ronment that is unprecedented to date.5-2　脳のネットワークから脳に触発された情報ネットワーク5-2From Networks of the Brain to Information Networks Inspired by the Brainペパー フェルディナンド　下川哲也　ライプニッツ 賢治　シーモア ベンFerdinand Peper, Tetsuya SHIMOKAWA, Kenji Leibnitz, and Ben Seymour515　脳機能の理解と知見応用のための各種アプローチ