外界からの情報を取得した後に、中枢における動的内部表現に変換(エンコード)し、異なる領野にわたって並列処理することで、外界に再び機能出力(例えば、運動や意思決定として、デコード)する情報伝達機械である。この「脳情報動態」における内部表現を、領域の実験チームが産出するデータに基づき神経細胞あるいは神経回路レベル(機能モジュール)で同定し、それらの動的な組み合わせから機能出力に至る情報動態を理論化するための情報学的手法を開発する。高精度の脳関連ビッグデータから計測誤差を除き、「モデル化可能なデータセット」を、計算機上で再利用可能な形で構築する。データに基づき神経動態を再現・予測するエンコーダモデル、および、神経動態から機能出力を再現・予測するデコーダモデル、それらの組み合わせになる並列的情報動態モデリング、および生体フィードバック法を開発する。そのためには、近年進展が著しい大規模画像処理を中心とした人工知能関連技術が必要になると思われる。エンコーダ・デコーダの組み合わせを、神経の機能回路レベルで計算機上に実現する多階層・多領野モデリングおよびシミュレーションを、運動学習を司る小脳回路に注目して実施し、脳情報動態の統合理論化を目指す。