システム情報談話会

東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻／工学部計数工学科システム情報工学コース　談話会

システム情報学専攻 若手研究者1名による談話会をZoomオンラインで開催します。

• 日時：2021年11月22日(月) 17:00-18:00

学内外からの参加をひろく募集します。奮ってご参加ください。
学内のメール案内を受領されていない方は、下記Google Formsよりお申し込みください。回答後のページにZoom URLが表示されます。当日16時までにZoom URLをメールでもご案内します。
申込締切は11月21日(日) 17時です。
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講演者： 宮廻 裕樹 先生、博士（情報理工学）

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　助教

題目： 細胞・生体分子システムの「かたち」を制御する物理システムと計算論
～人工細胞膜から細胞集団まで～

概要： 生物を構成する細胞は，細胞内外を隔てる脂質膜や細胞の構造を支える細胞骨格などの生体分子によって様々な形態をとる．そのため，細胞集団や生体分子システムの形態を制御する技術は，細胞・分子の機械特性の計測や細胞組織工学などの幅広い分野で必要とされている．しかし，これらの生体システムは細胞・分子の相互作用による自己組織化によってボトムアップに構築されるため，個々の構成要素を操作して全体の形態を変えるというトップダウン的な制御を行うことは困難である．
本講演では，細胞・分子システムがつくる自己組織化構造の物理モデルに着目し，その形態制御を実現するマイクロ・ナノ工学技術と数理的な計算論について紹介する．前半では，細胞の形をつくる脂質膜の流体力学モデルについて説明し，平面脂質膜の流動性や形状の制御を可能にするナノ電極ディスプレイ技術について紹介する．後半では，配向性を示す細胞集団の液晶理論によるモデル化と微細構造による配向場の制御法について説明する．また，細胞集団の配向場やトポロジカル欠陥の生成位置を求める順問題・逆問題の解法と実験検証例について紹介する．

URL：
奈良・長谷川研究室 http://www.inv.ipc.i.u-tokyo.ac.jp/index.html

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問い合わせ先：
system-colloquium-group[at]g.ecc.u-tokyo.ac.jp

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※システム情報談話会の運営は、東京大学オンキャンパスジョブのサポートを受け、情報理工学系研究科システム情報学専攻博士課程の有志の大学院生（久保田祐貴、三河祐梨、江田尚弘）が行っています。

システム情報談話会

東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻／工学部計数工学科システム情報工学コース　談話会

システム情報学専攻 若手研究者1名による談話会をZoomオンラインで開催します。

• 日時：2021年10月04日(月) 17:00-18:00

学内外からの参加をひろく募集します。奮ってご参加ください。
学内のメール案内を受領されていない方は、下記Google Formsよりお申し込みください。回答後のページにZoom URLが表示されます。当日16時までにZoom URLをメールでもご案内します。
申込締切は10月3日(日) 17時です。
https://forms.gle/doihoHLSjcjy7rqt5

講演者：宮嵜 哲郎 先生、博士（工学）

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　助教

題目： 機構のダイナミクスの計測制御を基盤とする人間機械調和型ロボットシステムの研究

概要： 発表者はこれまで，ロボット工学の分野において，機構が有するダイナミクスの計測制御を基盤とする人間機械調和型ロボットシステムの発展と社会実装へ寄与する最適設計と最適制御について，ハードウェアとソフトウェアの両面から研究を行ってきた．剛体リンク系や流体機械，柔軟材料など，多様でユニークな物理特性を有する機械要素同士を組み合わせ，人と調和する（人と機械の間で自然に互いの情報をやり取りし協調することで，高い性能を発揮する）新たなハードウェアを構成するとともに，個々の機械要素を詳細にモデル化することで，精密な制御や外乱オブザーバによる状態推定を可能とするソフトウェアを設計するアプローチにより研究を推進している．本講演では，これまでに発表者が携わった研究を3つのカテゴリー：1）ロボットの身体と運動の統合設計，2）空気圧駆動式ロボットシステムの設計・制御，3）センサ機能を有するソフトアクチュエータ，に分類しご紹介させていただく．

URL：
川嶋研究室 http://www.bmc.ipc.i.u-tokyo.ac.jp/

問い合わせ先：
system-colloquium-group[at]g.ecc.u-tokyo.ac.jp

※システム情報談話会の運営は、東京大学オンキャンパスジョブのサポートを受け、情報理工学系研究科システム情報学専攻博士課程の有志の大学院生（久保田祐貴、三河 祐梨、江田尚弘）が行っています。

システム情報談話会

東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻／工学部計数工学科システム情報工学コース　談話会

システム情報学専攻 若手研究者1名による談話会をZoomオンラインで開催します。

• 日時：2021年9月24日(金) 17:00-18:30

学内外からの参加をひろく募集します。奮ってご参加ください。
学内のメール案内を受領されていない方は、下記Google Formsよりお申し込みください。回答後のページにZoom URLが表示されます。当日16時までにZoom URLをメールでもご案内します。
申込締切は9月23日(木) 17時です。
https://forms.gle/YdTNnJam53cLohPn8

講演者：中村 友彦 先生、博士（情報理工学）

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　特任助教

題目： 音楽音響信号に対するウェーブレット変換を用いた音源分離

概要： 人間は様々な種類の音が混在する環境下でも個々の音源を聴き分ける能力を備えている．音源分離はこの聴取能力を計算機に備えさせる試みであり，音声認識や自動採譜など様々な音メディア処理システムの基盤的技術である．音源分離の難しさは，与えられた観測信号を分解するパターンが無数に存在する，すなわち不良設定問題であることに起因する．そのため，適切に解空間を制限する何らかの手がかりが必要となる．本発表では，音楽にまつわる様々な分野で得られた手がかりを反映した数理モデルに基づく教師なし音源分離手法と，それを用いた楽音加工システムについて紹介する．また，信号処理の知見を取り入れつつ，データ駆動的に手がかりを得る深層ニューラルネットワークに基づく教師あり音源分離手法についても紹介する．

URL：
個人HP https://tomohikonakamura.github.io/Tomohiko-Nakamura/index.html
猿渡・小山研究室 https://www.sp.ipc.i.u-tokyo.ac.jp/

※システム情報談話会の運営は、東京大学オンキャンパスジョブのサポートを受け、情報理工学系研究科システム情報学専攻博士課程の有志の大学院生（久保田祐貴、三河 祐梨、江田尚弘）が行っています。

システム情報談話会

東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻／工学部計数工学科システム情報工学コース　談話会

システム情報学専攻 若手研究者2名による談話会をzoomオンラインで開催します。

• 日時：2021年7月2日(金) 17:00-18:30

学内外からの参加をひろく募集します。奮ってご参加ください。
学内のメール案内を受領されていない方は、下記Google Formsよりお申し込みください。回答後のページにZoom URLが表示されます。当日16時までにZoom URLをメールでもご案内します。
申込締切は7月1日(木) 17時です。
https://forms.gle/EF4XHXcgGhHjvstK8

Speaker1: Andre Roehm 先生, Ph.D.

Project Researcher, Department of Information Physics and Computing, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo

Title: Folded-in-Time Deep Neural Networks: Emulating a multilayer neural network with a delay-based single-node physical system

Abstract:
Deep neural networks are among the most widely applied machine learning tools showing outstanding performance in a broad range of tasks. However, their simulation on silicon-transistor based hardware is costly in both material and power consumption. In this talk, a method for folding a deep neural network of arbitrary size into a single nonlinear physical node by multiple time-delayed feedback loops is presented. The network states emerge in time as a temporal unfolding of the neuron’s dynamics and by adjusting the feedback-modulation within the loops, the network’s connection weights can be adapted. These connection weights are determined, i.e. learned, via a back-propagation algorithm. This approach fully recovers standard Deep Neural Networks (DNN), encompasses sparse DNNs, and extends the DNN concept toward dynamical systems implementations. This new method, which we have called Folded-in-time DNN (Fit-DNN), exhibits promising performance in a set of benchmark tasks and is a promising blueprint for scalable hardware implementations of deep neural networks.

URL:
成瀬・堀崎研究室 http://www.inter.ipc.i.u-tokyo.ac.jp/

講演者2：曽我部 舞奈 先生、博士（医学）

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　特任研究員

題目： 生体イメージングとテクノロジーの融合

概要： 動物を理解する上で重要な情報は、彼らの毛皮の奥深く、人間の我々には見えない場所に存在しているため、動物の命を救うためには「見えないものを理解しやすい形で提示する」という生体イメージング技術が重要になってくる。より精度の高い情報取得のためには、観察対象のコントロールだけではなく、計測手法の開発、そして取得したデータを解析できる状態にする情報科学的なアプローチ、すべての融合が必要になる。
今回の発表では、生命医学分野が抱える問題点を獣医師としての視点から紐解いていき、計測手法と情報科学的手法を組み合わせることによって、生命医学において価値のある新たな情報を取得する、というテーマについて紹介する。具体的には、前半で一例として生体画像が持つスパース性や動態変化の傾向を使った高速撮像生体イメージングに関する研究について、後半で現在取り組み始めた、動物の命を救うための「視覚」を取り戻すための手術とその課題解決に向けた取り組みについて紹介する。

URL：
川嶋研究室 http://www.bmc.ipc.i.u-tokyo.ac.jp/