第１回国際全脳アーキテクチャー・ワークショップ

WBAIからのお知らせ
2024.05.11
July 16, 2024, On-line

Welcome

2024年7月16日(オンライン開催)の第1回国際全脳アーキテクチャワークショップへようこそ!

脳型人工知能の構築は、人間の優れた問題解決能力を工学的に実現する有望なアプローチです。このためには、脳の計算機能を理解し、模倣することが不可欠です。この取り組みには、神経科学、認知科学などの幅広い分野の知見が必要とされます。

このために、標準化されたデータ形式でのBRAデータおよびデータ論文の情報公開と共有、さらには統合化を目指して開催されるワークショップシリーズの第一回となります。ワークショップでは、専門家によるデータの議論を通じて学術的価値の明確化、そして様々な分野の研究者の一堂会合によるBRAデータへの応用可能性の理解深化を通じて、本分野の発展への貢献が図られると期待しています。皆様からの積極的なBRAデータとデータ論文の投稿および参加をお待ちしております。

Important Dates

  • データ投稿締切   2024年5月10日 23:59(JST)
  • 修正データの投稿締切 2024年6月7日 23:59(JST)
  • データ論文(DOI)の投稿締切(※2) 2024年6月21日 23:59(JST)
  • ワークショップ 2024年7月16日 (火) 18:00 (JST) (On-line)

Program

1. Keynote Talk

  • Talk title:
    • Digital Brain Project of Brain/MINDS 2.0
  • Speaker:
    • Kenji Doya (Neural Computation Unit, Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University)
  • Biography:
    Kenji Doya is a Professor of Neural Computation Unit, Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) Graduate University. He studies reinforcement learning and probabilistic inference, and how they are realized in the brain. He took his PhD in 1991 at the University of Tokyo, worked as a postdoc at U. C. San Diego and the Salk Institute, and joined Advanced Telecommunications Research International (ATR) in 1994. In 2004, he was appointed as a Principal Investigator of the OIST Initial Research Project and as OIST established itself as a Graduate University in 2011, he became a Professor and served as the Vice Provost for Research till 2014. He served as a Co-Editor in Chief of Neural Networks from 2008 to 2021 and the Chairperson of Neuro2022 in Okinawa, and currently serves as the President of Japanese Neural Network Society (JNNS). He received INNS Donald O. Hebb Award in 2018, JNNS Academic Award and APNNS Outstanding Achievement Award in 2019, and the age-group 2nd place at Ironman Malaysia in 2022.
    profile link: https://groups.oist.jp/ncu

2. General Programs

  • 18:00-18:10 Welcome and Opening Remarks ( Video )
  • 18:10-19:00 Keynote Talk ( Video )
  • 19:00-19:10 Guide for audiences ( Video )
  • 19:10-19:20 Break
  • 19:20-20:40 Oral Presentations ( Video )
    • 19:20-19:40   Yudai Suzuki, Yoshiko Honda, Shinya Ohara, Ayako Fukawa, Hiroshi Yamakawa : Data for Brain Reference Architecture of YS24LongitudinallySegmentedDistalCA1andPeriphery ( Slide / data and paper )
    • 19:40-20:00   Yohei Maruyama, Tatsuya Miyamoto, Yoshimasa Tawatsuji, Hiroshi Yamakawa: Data for Brain Reference Architecture of YM24Amygdala ( Slide / data and paper )
    • 20:00-20:20   Nayuta Mizuguchi, Yoshimasa Tawatsuji, Hiroshi Yamakawa: Data for Brain Reference Architecture of NM24VestibuloOcularReflex ( Slide / data and paper )
    • 20:20-20:40   Takeshi Nakashima, Akira Taniguchi, Ayako Fukawa, Hiroshi Yamakawa: Data for Brain Reference Architecture of TN24HippocampalFormation ( Slide / data and paper )
  • 20:40-21:00 Tutorial for BRA data construction ( Video )
  • 21:00-21:03 Closing ( Video )

3. Tutorial

  • Title
    • Tutorial for BRA data construction
  • Speaker
    • 田和辻可昌（東京大学, 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）

Chairs & Committees

General Co-Chairs

  • プログラム委員長：田和辻 可昌 （東京大学, 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）
  • 実行委員長： 山川 宏 （全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）

Member

  • 浅川伸一 （東京女子大学）
  • 芦原佑太（日本大学）
  • 荒川直哉（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）
  • 市瀬龍太郎（東京工業大学）
  • 大森隆司（玉川大学）
  • 高橋 恒一 （理化学研究所）
  • 田中康裕（玉川大学）
  • 中江健（自然科学研究機構）
  • 本多祥子（東京女子医科大学）

Call for Data and Papers

現在、BRAデータの登録は締め切っており、登録済みのBRAデータについて説明するデータ論文の投稿を受け付けています（2024年6月21日〆切り）。データ論文は、採録されたBRAデータに対応するものであり、プレプリントサーバへの登録後、本ワークショップの投稿サイトにてDOIの投稿を行っていただく必要があります。登録されたデータ論文のDOIは、本ワークショップのプログラムページ（後日公開予定）で公開される予定です。
データ論文の投稿の詳細は データ投稿募集ページをご覧ください。
＊投稿審査サイト：   BRA Editorial System  (BRAES)

Attendees（参加無料）

  1. 下記のリンクからフォームにすすみ申し込みください。
  2.  開催前日および当日、 zoom ミーティングの登録情報（URL）を記したお知らせが届きます。
  3. 登録をいただきますと、Host WBAI (noreply@zoom.us) から 当日のzoom アクセス用のリンクを含むメールが送られてきます。
  4. zoom ミーティングへの参加が初めての方は、事前にお使いの端末にデスクトップアプリをインストールしておいてください。デスクトップアプリを使用せずにWebブラウザから参加いただくことも可能です。
  5. 開場時間になりましたら登録後に送られてきた参加用URLをクリックし、zoomにアクセスしてください。

＊投稿者は自動的に参加登録したとみなされます。

査読基準

データ論文の査読は、以下の基準に基づいて行われます。

  1. 了解性 論文の内容が明確かつ簡潔に記述されており、読者が容易に理解できる
  2. 再現性 データの収集、処理、分析の方法が詳細に記述されており、他の研究者が同様の結果を再現できる
  3. 透明性 データセットの構築プロセス、使用したツールや技術が詳細に説明されており、研究の全過程が明らかである

Contacts

ご不明点がございましたら、以下の連絡先までメールにてお問い合わせください。