脳のシミュレーションが数十億ものニューロンの活動が再現可能となった現在でも、学習機能や行動機能を持つ大規模なデジタル脳の研究は十分には進展していない状況です。本研究では、動物から大規模な脳活動データと行動データを収集するシステムとして、電気生理学的記録とカルシウムイメージングを同時に使用し、数百のニューロンから脳活動データを包括的に記録します。また、ヘッブの法則を含む生物学的学習法則に基づく学習方法を開発し、認知および行動タスクを学習可能な大規模なデジタル脳モデルを構築します。