教員紹介

近江 崇宏 （おうみ　たかひろ）

東京大学 生産技術研究所
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 兼担
特任准教授

〒153-8505 東京都目黒区駒場4-6-1 東京大学生産技術研究所 3部合原研究室
Tel: 03-5452-6697 内線 56697
Fax:

E-mail：omi@sat.t.u-tokyo.ac.jp

略歴

研究テーマ

統計学に基づく時系列解析の研究を行なっています。特に、点過程と呼ばれる不規則に起こる事象の時系列データの解析に取り組んでいます。具体的なテーマとしては、 (1)ベイズ統計を用いた推定や予測手法の構築 (2)地震、経済、社会などのデータへの応用 などを扱っています。

主な論文・著書

T. Omi, Y. Hirata, and K. Aihara, “Hawkes process model with a time-dependent background rate and its application to high-frequency financial data”, Physical Review E 96, 012303 (2017).

T. Omi, Y. Ogata, Y. Hirata, and K. Aihara, “Forecasting large aftershocks within one day after the main shock”, Scientific Reports 3, 2218 (2013).

T. Omi and S. Shinomoto, “Optimizing time histograms for non-Poissonian spike trains”, Neural Computation 23, 3125 (2011).

教員紹介

田中　剛平（たなか　ごうへい）

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

[ホームページ]

略歴

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).

教員紹介

小林　徹也（こばやし　てつや）

東京大学 生産技術研究所
東京大学大学院 工学系研究科 電子工学専攻 兼担
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 兼担
教授

〒153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1 生産技術研究所 Ce-501 号室
Tel: 03-5452-6798 内線 56798
Fax: 03-5452-6798

E-mail：tetsuya＠sat.t.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

研究テーマ

・確率的細胞情報処理の数理：情報理論・ベイズの生体情報処理への応用
・進化の数理構造：経路積分表現を介した時系列空間上の統計物理的な変分構造の応用
・哺乳類発生動態の定量生物学：画像解析、系譜解析、多細胞発生モデリング
・獲得免疫系の生命情報学：TCR配列多様性解析、細胞動態解析、抗原認識モデリング
・細胞の定量生物学：エピジェネティクス記憶、概日リズム、細胞走性、ほか

主な論文・著書

・Hideki Ukai, Tetsuya J. Kobayashi, Mamoru Nagano, Koh-hei Masumoto, Mitsugu Sujino, Takao Kondo, Kazuhiro Yagita, Yasufumi Shigeyoshi and Hiroki R. Ueda: Melanopsin-dependent photo-perturbation reveals desynchronizationunderlying the singularity of mammalian circadian clocks, Nature CellBiology, Vol. 9, No.11, pp. 1327-1334, October 2007.

・Tetsuya J. Kobayashi: Implementation of Dynamic Bayesian Decision Making by Intracellular Kinetics, Physical Review Letters, Vol.104, p.0228104, June 2010.

・Tetsuya J. Kobayashi & Yuki Sughiyama: Fluctuation Relations of
Fitness and Information in Population Dynamics, Physical Review
Letters, Vol. 115, pp. 238102, December 2015.

・小林徹也 定量データが切り開く生命科学: 実験医学, Vol.31, No.8, pp.1202-1208, April 2013.

・小林徹也 and 青木一洋: バイオ画像解析 手取り足取りガイド, 羊土社, 2014.

教員紹介

河野　崇（こうの　たかし）

東京大学 生産技術研究所 情報・エレクトロニクス系部門
東京大学大学院 工学系研究科 電子工学専攻 兼担
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 兼担
教授

〒153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1 生産技術研究所 Ee-512 号室
Tel: 03-5452-6900 内線 56900
Fax: 03-5452-6901

E-mail：kohno＠sat.t.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

研究テーマ

1.神経形態学的システム
神経系における情報処理様式を模倣した人工システムの設計と構築。 神経システムの数理モデルを応用した人工システムモデルの構築。
2.神経システムモデリング
神経の非線形モデルとその分岐現象、学習則など。人工システムの設計やブ\レイン・コンピュータ・インターフェース(BCI)への応用を念頭においた、神経システムの数理モデル。

主な論文・著書

Takashi Kohno and Kazuyuki Aihara:
Mathematical-model-based design method of silicon burst neurons, Neurocomputing, in press.

Takashi Takemoto, Takashi Kohno, and Kazuyuki Aihara:
MOSFET Implementation of Class I* Neurons Coupled by Gap Junctions, Journal of Artificial Life and Robotics, Vol. 10, No. 1, pp. 1-5, July 2006.

Takashi Kohno and Kazuyuki Aihara:
A MOSFET-based model of a Class 2 Nerve membrane, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 16, No. 3, pp. 754-773, May 2005.

教員紹介

合原　一幸（あいはら　かずゆき）

東京大学 生産技術研究所
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻
教授

〒153-8505 東京都目黒区駒場 4-6-1 Ce-601 号室
Tel: 03-5452-6691 内線 56691
Fax: 03-5452-6692

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 353 号室
Tel: 03-5841-6910 内線 26910
Fax: 03-5841-8594

E-mail：aihara＠sat.t.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

研究テーマ

脳，カオス，複雑系、ゲノムなどに関連した数理的基礎問題を研究している． 具体的な研究テーマとしては，

1. 複雑現象の数理解析
複雑系数理モデル学，カオス工学，複雑系ビッグデータ解析（経済データ，地震データ，感染症伝播データ，風況・日射量データなど），カオス計算論など

2. 脳情報システム理論
人工知能の数理，神経回路網の数理，脳・神経時空間データの非線形解析，脳の学習・自己組織化理論，光電子ニューラルネットワーク論など

3. 疾病の数理モデルと治療への応用
ガンや HIV などの難病の数理モデル構築とその数理モデルに基づくテーラーメードな最適化治療手法や分岐理論解析に基づく動的ネットワークバイオマーカー（DNB）を用いた複雑疾病の未病（疾病前）状態の超早期診断手法など

4. 複雑ネットワークの工学・産業応用
社会インフラシステム，スマートグリッド，コミュニケーションネットワーク，交通流などの工学分野の複雑ネットワークの数理モデル化とその工学・産業応用など

主な論文・著書

中尾裕也，長谷川幹雄，合原一幸：
「ネットワーク・カオス -非線形ダイナミクス，複雑系と情報ネットワーク-」，
情報ネットワーク科学シリーズ 4 (電子情報通信学会 監修), 2017, コロナ社.
合原一幸 編著：
「人工知能はこうして創られる」, 2017, ウェッジ.
合原一幸 編著：
「暮らしを変える驚きの数理工学」, 2015, ウェッジ.
合原一幸 編著：
「社会を変える驚きの数学」, 2008, ウェッジ.
合原一幸, 神崎亮平編著：
「理工学系からの脳科学入門」, 2008, 東京大学出版会.
合原一幸 編著：
「脳はここまで解明された」, 2004, ウェッジ.
合原一幸：
「カオス学入門」, 2001, 放送大学教育振興会.
合原一幸 編：
「複雑系がひらく世界-科学・技術・社会へのインパクト」別冊日経サイエンス 120, 1997, 日経サイエンス社.