本研究では、探索行動を行うラットの大脳皮質・線条体・小脳・視床・海馬・中脳などを始めとする主要な脳構造にわたりニューロピクセル電極を用いて記録し、機械学習によって多細胞神経活動の背後にあるダイナミクスを抽出する。それらのダイナミクス（以下、広域ダイナミクス）を行動と結び付け、行動の変化や個体差を広域ダイナミクスから説明する。安静下・麻酔下の動物を用いて技術開発を行い、次に仮想現実環境で探索行動を行う生体で広域ダイナミクスを明らかにし、探索行動の基盤を探る。