睡眠中の脳の学習理論理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター数理脳科学研究チームの吉田健祐研修生、豊泉太郎チームリーダーの研究チームは、睡眠中の徐波[1]の間に起こる神経活動と神経回路の変化（シナプス可塑性[2]）、記憶の定着や忘却に関する複数の実験結果を「情報量最大化[3]」によって統一的に説明する理論を構築しました。 本研究成果は、睡眠中に脳内で起こる情報処理の解明や睡眠の効果を組み込んだ学習アルゴリズムの開発に貢献すると期待できます。 今回、研究チームは、睡眠中のシナプス可塑性が神経細胞間の情報伝達を最大化するように起こると仮定しました（情報量最大化学習則）。この学習則は神経細胞の平均発火率[4]による影響を受け、睡眠中に観測される徐波（脳波などの低周波数成分）のアップ・ダウン状態や空間スケールに依存して変化しました。その変化は、これまで実験的に報告されていた徐波のアップ・ダウン状態とシナプス可塑性の
