脳数理情報学連携研究室

脳数理情報学連携研究室 (理化学研究所)
Andrea Benucci
Andrea Benucci

教授
豊泉 太郎
豊泉 太郎

教授
感覚判断の予測と検証
感覚に基づく意思決定の観点から脳の計算原理を明らかにすることに関心があります。生物の神経回路の動態のモデルとして、人工ニューラルネットワークを用います。特に、マウスを対象に最先端のイメージング及び光遺伝学的技術を用いることで、モデルから導き出された予測の実験による検証に取り組みます。
 
計算神経科学
脳が環境に適応する際におこる学習メカニズムを研究しています。統計力学や情報理論などの理論的アプローチと実験データの解析とを組み合わせて、脳の情報処理が学習によってどのように変化するかを理解するとともに、その変化を説明する基本原理の解明を目指します。

生産研 – 近江

教員紹介

近江 崇宏 (おうみ たかひろ)
近江 崇宏

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

2007年3月 京都大学 理学部 卒業
2009年3月 京都大学 理学研究科 物理学宇宙物理学専攻 修士課程修了
2012年3月 京都大学 理学研究科 物理学宇宙物理学専攻 博士課程修了
2012年4月 科学技術振興機構 研究員 (東京大学 生産技術研究所)
2013年4月 日本学術振興会 特別研究員 (東京大学 生産技術研究所)
2016年4月 東京大学 生産技術研究所 特任助教
2018年4月 東京大学 生産技術研究所 特任准教授

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).

 

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

[ホームページ]

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

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).

G. Tanaka, E. Dominguez-Huttinger, P. Christodoulides, K. Aihara, and R. J Tanaka
Bifurcation analysis of a mathematical model of atopic dermatitis to determine patient-specific effects of treatments on dynamic phenotypes
Journal of Theoretical Biology, vol. 448, pp. 66-79 (2018).

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
研究室のHomePage→
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.

数理生命-小林

教員紹介

小林 徹也(こばやし てつや)
小林 徹也

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
准教授

〒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

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略歴

2000年3月 東京大学 工学部 計数工学科卒
2002年3月 東京大学 工学系研究科 計数工学専攻修士課程終了
2002年4月 日本学術振興会特別研究員DC1(2005年3月まで)
2005年3月 東京大学 新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 博士課程終了 博士(科学)
2005年4月 日本学術振興会特別研究員PD(2008年3月まで)
2008年4月 独立行政法人理化学研究所 基礎科学特別研究員
2008年6月 東京大学 生産技術研究所 講師
2011年10月 東京大学 生産技術研究所 准教授

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.

 

数理生命-河野

教員紹介

河野 崇(こうの たかし)
河野 崇

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

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略歴

1996年 東京大学 医学部医学科卒
1996年 東京大学 工学系研究科 計数工学専攻博士課程
2002年 博士(工学)
2002年 浜松医科大学医療情報部医員
2004年 科学技術振興機構ERATO合原複雑数理モデルプロジェクト グループリーダ
2006年 東京大学 生産技術研究所 情報・エレクトロニクス部門 准教授
2018年 東京大学 生産技術研究所 情報・エレクトロニクス部門 教授

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.

数理生命-合原

教員紹介

合原 一幸(あいはら かずゆき)
合原 一幸

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

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略歴

1982年 東京大学 大学院工学系研究科 電子工学専攻 博士課程修了
1993年 東京大学 工学部 計数工学科 助教授
1998年 東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻教授
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 教授
2003年 東京大学 生産技術研究所 教授
東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報工学専攻 教授 (兼任)
2008年 東京大学 大学院工学系研究科 電気系工学専攻 教授 (兼任)
2010年 東京大学 生産技術研究所 最先端数理モデル連携研究センター長 (兼任)

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.

 

数理生命情報学研究室

数理生命情報学研究室 (生産技術研究所・工学系研究科・IRCN)
複雑な生体現象の動作原理を数理で解明し応用する
研究室のHomePage→
河野 崇
河野 崇

教授
小林 徹也
小林 徹也

准教授
田中 剛平
田中 剛平

特任准教授
藤原 寛太郎
藤原 寛太郎

特任准教授
生体情報システムの理解
生体の動作原理や情報処理機構を明らかにするため、脳や細胞、発生、免疫システムの数理モデルの研究、生理データ、生体画像データ、次世代シーケンスデータなどの解析を行ってい ます。また、疾患などへの数理モデルの応用研究も行っています。
 
生体情報システムの応用
脳や神経の数理モデルを工学的に応用する人工ニューラルネットワークや脳型コンピューティング、神経形態学的ハードウェアの研究を行っています。
 
複雑システムの数理基盤の開発
脳や生物そして経済・社会などの複雑系の現象理解や活用に必要な、分岐解析、時系列解析、統計解析、複雑ネットワーク解析などを用いた新しい数理解析手法の確立と普遍理論体系の構築を目指しています。