Hebbは、開眼手術を受けた先天盲患者の視覚学習に関する症例報告から位相連鎖を提唱し、知覚過程のみならず異なる概念間を飛躍して繋ぐことの出来るヒトの高度な思考能力の源になっていると考えた。近年の脳科学研究では、例えば、Kenetらは麻酔下ネコの視覚系において無刺激下で の自発性活動が方位選択コラムに類似し、長時間スケールでは異なるコラム間を遷移することを発見した。また、理論研究では、津田らは海馬の数理モデルを構築し、CA3で生成されるカオス的遍歴がCA1における縮小ダイナミクスを駆動することでCA1 上にカントール集合としてエピソード記憶が形成されることを示すなど、Hebb のシナリオを支持する報告がされるようになってきた。
本研究は、位相連鎖の形成に関する数理的な仕組みについて力学系の立場から明らかにするのが目的であった。リザバー計算の枠組みを用いて，外部からのパルス入力の組み合わせの仕方に応じて複数の時系列パターンを生成させる課題に取り組んだ。その結果、最大リアプノフ指数が僅かに正でかつ揺 らぎの大きな「弱い」カオス状態が最適なパフォーマンスを示すことがわかった。さらに、外部からの パルス入力のない場合に自発性活動の中に幾つかの典型的なパターン間が現れその間を間欠的に経り巡る遍歴的ダイナミクスが発生することを発見した。以上の得られた結果をプロシーディング論文と共にニューラルネットワークの国際会議で発表した。
また、上記の神経回路モデルに基づいて単純な図形の知覚に取り組んだ。その結果、(i)一般的な再帰型神経回路網を用いて対象図形の位置や大きさの違いに対してロバストな特徴を抽出するには非常に手間がかかること、(ii 図形の大域的な構造を表現するための数学 定式化が不十分であったこと、(iii)知覚学習では眼球運動の適切な制御が必要なことなどの問題点が新たにわかった。