東京大学、脳データ解析の革新に道を開く熱力学に基づく研究成果を発表
東京大学は、2024年10月8日05:00に画期的な研究成果を発表しました。この研究では、熱力学的散逸の新しい分析手法を開発し、脳データ解析に適用することで、脳のダイナミクスをより深く、非平衡熱力学の観点から理解できるようになりました。
研究の背景
脳は、膨大な数のニューロンが複雑に相互作用する、非常に非線形な複雑系です。ニューロンは、電気信号や化学信号を発火することで情報を伝達します。この活動に伴って、熱が生成されます。熱力学の観点から、脳は非平衡熱力学的系と見なすことができます。
熱力学的散逸の振動モード分解
研究チームは、この非平衡熱力学的系を理解するために、熱力学的散逸の振動モード分解という新しい手法を開発しました。この手法では、熱力学的散逸を時間領域で分解し、振動の周波数と減衰率を抽出します。
脳データ解析への応用
この手法を脳データ解析に適用したところ、脳のダイナミクスにおける新たな知見が得られました。
- 脳の活動に関連する振動モードが同定されました。
- これらの振動モードは、脳の特定の領域や特定の認知機能と関連していることがわかりました。
- 熱力学的散逸の分析により、脳のダイナミクスをより正確に記述できることが示されました。
非平衡熱力学的理解への道
この研究成果は、脳のダイナミクスを非平衡熱力学の観点から理解する上での重要な進展です。熱力学的散逸の振動モード分解により、脳活動の振動特性を詳細に調べることが可能になり、脳の機能と構造の関連性をより深く理解できるようになります。
関連情報
- 研究論文：https://arxiv.org/abs/2310.05981
- 東京大学：https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/
- 非平衡熱力学：https://en.wikipedia.org/wiki/Non-equilibrium_thermodynamics
熱力学的散逸の振動モード分解と脳データ解析への応用――脳のダイナミクスの非平衡熱力学的理解に向けて――
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