システム情報第2研究室

システム情報第2研究室
– システム論にもとづく脳科学:脳機能計測,脳機能制御 –
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眞溪 歩
眞溪 歩

准教授
 
脳機能計測
たとえば,顕在意識上には昇らない地磁気感受性を,潜在意識下ではヒトが残存させているかを,脳波計測・行動実験から調べている.
脳機能制御
頭表に負性インピーダンスを取り付けることによって,樹状突起電流の体積伝播に変調を与え,脳機能を制御する研究を行っている.

システム2-眞溪

教員紹介

眞溪 歩(またに あゆむ)
眞溪 歩

東京大学大学院 情報理工学系研究科
システム情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1
Tel: 03-5841-7768
Fax:

E-mail:matani@isp.ac

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略歴

1991年 大阪大学大学院基礎工学研究科物理系専攻制御分野修士課程修了
1991年 大阪ガス(株)開発研究所研究員
1992年 CTF Systems Inc. Research Fellow
1994年 KRI International Inc. 研究員
1995年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻助手
1998年 博士(工学),大阪大学大学院基礎工学研究科
1998年 東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻講師
1999年 東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻助教授
2012年 東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻准教授

研究テーマ

信号処理工学,計測工学,情報通信工学,電気電子回路学をベースとした認知神経工学研究を行っている.

認知科学実験に伴う脳波計測では,脳波の独立変数は時間,空間(測定チャネル),エポック(実験試行番号)となる.脳波解析では,時間,空間に対しては多彩なフィルタが提案されており,それぞれ固有かつ互いに排他的な役割を持っている.エポックに対してもフィルタを構築すれば,原理的に時間・空間フィルタではできないことができる.たとえば,クロス周波数カップリング現象の解析のために,いくつかのエポックフィルタを提案した(2,3).

神経細胞において,シナプス後電位は樹状突起電流を生じさせ,樹状突起電流は膜電位を作った後,細胞外に流れ出て頭部内を分布電流として流れ,電流の連続性からまたもとの神経細胞へと戻る.樹状突起電流の空間和を,頭表の電圧降下として測定すると脳波となる.したがって,頭表にインピーダンスを取り付けると,樹状突起電流は変調され,その源となった神経細胞の膜電位に影響を与えることができる.たとえば,視覚選択反応課題の反応時間を短縮することができた(1).

主な論文・著書

1) A. Matani, M. Nakayama, M. Watanabe, Y. Furuyama, A. Hotta, and S. Hoshino, Transcranial extracellular impedance control (tEIC) modulates behavioral performances, PLoS ONE, e0102834, 2014.
2) A. Matani, Y. Naruse, Y. Terazono, N. Fujimaki, and T. Murata, Phase-Interpolated Averaging for Analyzing Electroencephalography and Magnetoencephalography Epochs, IEEE Trans. on Biomedical Engineering, vol. 58, no. 1, pp. 71-80, 2011.
3) A. Matani, Y. Naruse, Y. Terazono, T. Iwasaki, N. Fujimaki, and T. Murata, Phase-Compensated Averaging for Analyzing Electroencephalography and Magnetoencephalography Epochs, IEEE Trans. on Biomedical Engineering, vol. 57, no. 5, pp. 1117-1123, 2010.

 

田中 剛平

教員紹介

田中 剛平(たなか ごうへい)
田中 剛平

東京大学 国際高等研究所 ニューロインテリジェンス国際研究機構
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻
東京大学大学院 工学系研究科 電気系工学専攻
特任准教授

〒113-0033 東京都文京区本郷 3-7-1 医学部1号館 N308 号室
Tel:  ——–  内線 ——–

E-mail:gtanaka@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

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略歴

2005年 東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 博士課程修了
2005年 東京大学 生産技術研究所 特任助手
2006年 東京大学 生産技術研究所 助手
2007年 東京大学 生産技術研究所 助教
2011年 東京大学 生産技術研究所 特任准教授
2013年 東京大学 工学系研究科 特任准教授
2020年 東京大学 国際高等研究所 ニューロインテリジェンス国際研究機構 特任准教授

研究テーマ

主な研究分野は,複雑系科学,脳型コンピューティング,数理モデリングなどです.

1. 脳型省エネルギー情報処理
次世代情報処理システムを実現するためには,デバイスを微細化したり構造をコンパクトにして省エネルギー化をはかる必要があります.そこで,脳型計算システムをハードウェア上で高速かつ低消費電力で動作させることを目標とし,システムを省エネ化する数理的手法の開発に取り組んでいます.

2. 機械学習および先端数理の応用
機械学習を利用して,従来は人間が担っていたタスクを効率的に行なうことができるようになってきています.そこで,まだ機械学習や数理モデリングの応用が進んでいない分野の問題を定式化し,複数の機械学習手法や数理的技術を組合せることによりそれを解決することを目指します.

3. 医療・社会システムの数理モデリング
センサーデバイスの発達により,医療・社会システムに関する豊富なデータがとれるようになってきています.そのようなデータに基づいて,従来よりも現実的な数理モデルを構築し,医療・社会分野の課題解決を目指します.

4. ネットワーク頑強性
ネットワークシステムは,電力網,交通網,生体網など,至るところに見られます.ネットワークによって通常時の利便性は拡大しますが,一部の故障が全体に波及して被害を拡大するというリスクも伴います.そこで,ネットワークシステム機能の頑強性が,ネットワーク構造,ダイナミクス,要素間相互作用などにどのように依存するかを数理的に明らかにすることを目指しています.

主な論文・著書

田中 剛平,中根 了昌,廣瀬 明 (著)
リザバーコンピューティング:時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア
森北出版 (2021).

G. Tanaka, R. Nakane, T. Takeuchi, T. Yamane, D. Nakano, Y. Katayama, and A. Hirose
Spatially Arranged Sparse Recurrent Neural Networks for Energy Efficient Associative Memory
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 31, issue 1, pp. 24-38 (2020).
DOI: 10.1109/TNNLS.2019.2899344

A. Matsuki and G. Tanaka
Intervention threshold for epidemic control in susceptible-infected-recovered metapopulation models
Physical Review E, vol. 100, 022302 (2019).

G. Tanaka, T. Yamane, J. B. Heroux, R. Nakane, N. Kanazawa, S. Takeda, H. Numata, D. Nakano, and A. Hirose
Recent Advances in Physical Reservoir Computing: A Review
Neural Networks, vol. 115, pp. 100-123 (2019).

田中 剛平
リザバーコンピューティングの概念と最近の動向 (Open Access 話題の記事),
電子情報通信学会誌 (小特集:リザバーコンピューティング), vol. 102, no. 2 (Feb. 2019), pp. 108-113 (2019).

最先端数理モデル研究室

最先端数理モデル研究室 (生産技術研究所)
実問題の複雑ダイナミクスに挑む
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合原 一幸
合原 一幸

教授
田中 剛平
田中 剛平

特任准教授
近江 崇宏
近江 崇宏

特任准教授
複雑系数理モデル学の基礎・応用研究
複雑系の数理モデル構築・解析のための理論研究とAIや電力網などへの実応用研究を行っています.
複雑ダイナミクス解析
細胞や遺伝子などのミクロなレベルから,地球や宇宙などのマクロなレベルまで,時々刻々と変動する複雑で動的な挙動は至るところに観察されます.数理モデリングと数理解析を通じて,複雑ダイナミクスを生み出すシステムの理解を深め,実問題の解決に向けて,それらを予測・制御・最適化することを目指します.研究対象は,生物,医療,公衆衛生,工学,経済,社会問題などを含みます.