【SNN】仮想の脳が「自律する記憶」に成功！ —— 海馬DG-CA3回路の統合シミュレーション【Python/Numba】
こんにちは、自宅のRTX 5080 Laptopで脳のシミュレーションをしているフリーランス研究者です！
これまでの記事で、海馬のパーツである 「歯状回（DG）」 と 「CA3」 を個別に実装してきました。
今回はついに、この2つを神経線維（苔状線維）で物理的に接続し、「DGから入力された情報を、CA3が受け取り、自律的に記憶として保持し続ける」 という、海馬のコアエンジンの構築に成功しました！
入力が途絶えた後も、ニューロン同士が対話し、記憶を維持し続ける 「アトラクタ状態（安定した記憶の状態）」 の再現です。
これはもはや単なる信号伝達ではありません！🤗
🧠 今回の実装：v1.0 "Full Memory Circuit"
今回構築したのは、外部からの刺激（画像など)を以下の通り処理する回路です。
DG（歯状回）：外部から海馬への情報の入り口であり、入力を「パターン分離」し、強力なシナプス（デトネーター）でCA3を叩き起こす。
CA3：DGからの信号を受け取り、再帰結合（ループ）の中で信号を回し続けることで、外部からの入力がなくなっても記憶を自律的に維持する（反響させ続ける）。
※以下のv0.9では再帰結合はされていない。
🧪 実験1：信号は伝わるか？（v0.9）
まずは、DGとCA3を「苔状線維（Mossy Fiber）」で繋ぎ、信号が正しく伝わるかをテストしました。
苔状線維は「結合数は少ないが、一つ一つが超強力」という特徴があります。ここではまだ 再帰結合（ループ）はOFF にしています。
（赤線：入力が遮断されたタイミング（100ms） 上段はDG、下段はCA3の発火）
DGからの強力な入力（デトネーターシナプス）を受け、CA3が激しく バースト発火（連射的に発火） しているのが分かります。
入力が止まった後（100ms以降）もしばらく発火が続いていますが、これはニューロンの興奮の余韻によるもので、ループ回路による記憶保持ではありません。放っておけばいずれ消えてしまいます。
これではまだ「伝言ゲーム」の段階です。
🧪 実験2：学習後の記憶の保持（v1.0）
次に、CA3の中に 「再帰結合（自分たち同士で繋がる）」 と 「学習機能（STDP）」 をONにしました。
これにより、一度入ってきた情報を脳内で循環させ、保持し続けることができるはずです。
（赤線：入力が遮断されたタイミング（200ms） 上段はDG、下段はCA3の発火）
入力が消え、DGが沈黙した後も、CA3のニューロンたちは 自律的に発火し続けています。
これはv0.9のバーストとは異なり、これはニューロン同士が互いに刺激し合うことで維持されている 「安定した記憶の状態（アトラクタ）」 です！
しかも、ただ暴走しているのではなく、「特定のニューロンだけ」 が 「様々なリズム（脳波）」 を刻みながら活動を維持しています！
まさに私のPCの中に、「一度見たものを忘れずに考え続ける脳」 が誕生しました！
🚀 まとめと次回の展望
今回のv1.0で、海馬の心臓部である 「DG-CA3回路」 が完成しました！😆
入力された情報は、DGで選別され、CA3で半永久的な記憶として保持されるようになりました！
しかし、このままでは脳の中で記憶が回っているだけで、外の世界に取り出すことができません。
次回は、この記憶を読み解き、大脳へと送り返す出力インターフェース 「CA1」 の実装に挑みます。
海馬のフル回路（三シナプス回路）の完成まで、あと一歩です！
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