4研: 自律認識機械

◆実験内容:
 画像認識や音声認識を利用して何か面白い機能をもったシステムを製作する。

◆助教から学生へのアドバイス:
 生のデータにパターン認識を適用してみると、思いがけない困難によく直面します。色々な工夫を凝らしてそれを乗り越える楽しさをぜひ体験してください。

数理情報第4研究室

統計情報学研究室(数理情報第4研究室)
– 深い理論と広い応用。それが統計 –
研究室のHomePage→
駒木 文保
駒木 文保

教授
清 智也
清 智也

准教授
長尾 大道
長尾 大道

准教授
荻原 哲平
荻原 哲平

准教授
理論統計
統計的な諸手法の基礎となる理論について研究をしています。確率論はもちろん、情報幾何などの幾何学的方法、グレブナー基底などの代数的方法、アルゴリズムなどの幅広い数理的手法が活躍します。

統計的モデリング
統計学的手法は、脳科学、地球科学、金融、医療、量子情報、スポーツ科学など、さまざまな分野で広く利用されています。実世界の複雑な現象を解析するための具体的な統計的モデルと解析手法の研究開発を行っています。

データ同化
大規模数値シミュレーションと大容量観測データを、ベイズ統計学の枠組みで統融合するデータ同化のアルゴリズム開発および応用研究を実施しています。

ダイナミクスを理解・予測・制御する
気象、再生可能エネルギー、地震、経済、脳、生物、医療等、実社会の対象には、背後にダイナミクスがあるものがたくさんあります。その理解・予測・制御のための時系列解析を研究しています。

数理4-平田

教員紹介

平田 祥人(ひらた よしと)
平田 祥人

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 436 号室
Tel: 03-5841-0698 内線 20698
Fax:

E-mail: hirata@mist.i.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

1998年3月 東京大学 工学部計数工学科卒業
2000年3月 東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻 修士課程 修了
2004年4月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 学術研究支援員
2004年6月 西オーストラリア大学 数学科 Ph D
2006年10月 独立行政法人 科学技術振興機構 ERATO合原複雑数理モデルプロジェクト 研究員
2008年4月 東京大学 生産技術研究所 特任助教
2010年7月 東京大学 生産技術研究所 特任准教授
2010年8月 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)
2018年1月 東京大学 数理・情報教員研究センター 准教授

研究テーマ

力学系理論に基づく時系列解析である非線形時系列解析の理論と応用を研究している。
特に、実データ解析の新たなニーズを汲み取り、
そのニーズに合った非線形時系列解析手法を構築し応用することで、
ダイナミクスを理解し、予測・制御等へと結びつけることで、
実際の問題を解決するを目指している。

主な論文・著書

Y. Hirata, T. Stemler, D. Eroglu, and N. Marwan, Prediction of flow dynamics using point processes, Chaos 28, 011101 (2018).
Y. Hirata, A. Oda, K. Ohta, and K. Aihara, Three-dimensional reconstruction of single-cell chromosome structure using recurrence plots, Scientific Reports 6, 34982 (2016).
Y. Hirata, N. Bruchovsky, and K. Aihara, Development of a mathematical model that predicts the outcome of hormone therapy for prostate cancer, Journal of Theoretical Biology 264, 517-527 (2010).
Y. Hirata, K. Judd, and D. Kilminster, Estimating a generating partition from observed time series: Symbolic shadowing, Physical Review E 70, 016215 (2004).

 

パターン認識システムの製作

◆実験内容:
 文字認識に代表されるように、元来人間がおこなってきた判別作業を機械に行わせることは工学上重要な課題である。本実験では、各種センサからの入力をもとに、対象のパターンを判別する認識システムを製作する。
◆助手から学生へのアドバイス:
 プレッシャーを感じずに、気楽に実験を進めていってほしいと思います。

数理4-長尾

教員紹介

長尾 大道(ながお ひろみち)
長尾 大道

東京大学地震研究所 巨大地震津波災害予測研究センター
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻
准教授

〒113-0032 東京都文京区弥生 1-1-1 東京大学地震研究所 3号館 33号室
Tel: 03-5841-1766 内線 21766
Fax: 03-5841-1766

E-mail:nagao@mist.i.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

1995年3月 京都大学 理学部卒業
1997年3月 京都大学大学院 理学研究科 地球惑星科学専攻 修士課程 修了
2002年3月 京都大学大学院 理学研究科 地球惑星科学専攻 博士課程 修了
2002年4月 特殊法人 核燃料サイクル開発機構 東濃地科学センター 客員研究員
2006年3月 独立行政法人 海洋研究開発機構 地球内部変動研究センター 研究員
2009年6月 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 特任研究員
2010年12月 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 特任准教授
2013年9月 東京大学地震研究所 准教授
2013年10月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 准教授(兼任)

研究テーマ

 地球規模のリアルタイム観測ネットワークや、超高並列計算機による数値シミュレーション技術が発達した現代の科学技術をもってしても、2011年3月11日の東北地方太平洋沖地震(東日本大震災)では被害の拡大を食い止めることができなかった。いずれまた必ず発生する大地震から可能な限り多くの人命と財産を守るために、地震・津波・災害に関連した観測およびシミュレーションによる膨大なデータを、データ同化を始めとする統計学的手法によって余すところなく統合することにより、総合的な知見を創出することを目指している。

1.データ同化
数値シミュレーションと観測・実験データを、ベイズ統計学の枠組みで統融合するための基盤技術であり、シミュレーションモデルに含まれるパラメータおよび各時刻における状態を逐次推定しながら、将来予測が可能なシミュレーションモデルを創出することができる。主に気象学や海洋学で大きく発展を遂げ、例えば日々の天気予報はデータ同化そのものであり、予報円(確率密度関数)付きの台風の進路予測は、データ同化の結果が端的に表れた好例と言える。気象学とは異なる観点から、地震や津波に代表される固体地球科学に資するデータ同化技術の構築を目指している。

2.逐次ベイズフィルタおよび4次元変分法
データ同化では、数値シミュレーションから算出される予測モデルと観測データを比較するため、 カルマンフィルタ、アンサンブルカルマンフィルタ、粒子フィルタに代表される逐次ベイズフィルタや、 4次元変分法などの極めて多種多様な手法が提案されており、目的や計算負荷を勘案して選択する。 固体地球科学の諸問題に適した、独自の逐次ベイズフィルタおよび4次元変分法の開発を実施している。

主な論文・著書

Sasaki, K., A. Yamanaka, S. Ito, and H. Nagao, Data assimilation for phase-field models based on the ensemble Kalman filter, Computational Materials Science, Vol. 141, pp. 141-152, doi:10.1016/j.commatsci.2017.09.025, 2018.
Ito, S., H. Nagao, T. Kasuya, and J. Inoue, Grain growth prediction based on data assimilation by implementing 4DVar on multi-phase-field model, Science and Technology of Advanced Materials, Vol. 18, Issue 1, pp. 857-869, doi:10.1080/14686996.2017.1378921, 2017.
Kano, M., H. Nagao, K. Nagata, S. Ito, S. Sakai, S. Nakagawa, M. Hori, and N. Hirata, Seismic wavefield imaging of long-period ground motion in the Tokyo Metropolitan area, Japan, J. Geophys. Res. Solid Earth, Vol. 122, doi:10.1002/2017JB014276, 2017.
Kano, M., H. Nagao, D. Ishikawa, S. Ito, S. Sakai, S. Nakagawa, M. Hori, and N. Hirata, Seismic wavefield imaging based on the replica exchange Monte Carlo method, Geophys. J. Int., Vol. 208, pp. 529-545, doi:10.1093/gji/ggw410, 2017.
Ito, S., H. Nagao, A. Yamanaka, Y. Tsukada, T. Koyama, M. Kano, and J. Inoue, Data assimilation for massive autonomous systems based on a second-order adjoint method, Phys. Rev. E, 94, 043307, doi:10.1103/PhysRevE.94.043307, 2016.

数理4-清

教員紹介

清 智也(せい ともなり)
清 智也

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 344 号室
Tel:
Fax:

E-mail:sei@mist.i.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

2000年3月 東京大学 工学部 計数工学科 卒業
2002年3月 東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻 修士課程 修了
2005年3月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程 修了
2005年4月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 助手
2011年4月 慶應義塾大学 理工学部 数理科学科 専任講師
2014年4月 慶應義塾大学 理工学部 数理科学科 准教授
2015年4月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 准教授

研究テーマ

統計学の数理的側面(数理統計学)の研究をしています.
1. 計算代数統計:ホロノミック勾配法の統計学への応用
2. 稀事象や時系列データの統計的モデリング
3. 最適輸送写像による統計的モデリング

主な論文・著書

Sei, T. and Kume, A. (2015). Calculating the normalizing constant of the Bingham distribution on the sphere using the holonomic gradient method, Statistics and Computing, 25 (2), 321-332.
Sei, T. (2014). Infinitely imbalanced binomial regression and deformed exponential families, Journal of Statistical Planning and Inference, 149, 116-124.
Rueschendorf, L. and Sei, T. (2012). On optimal stationary couplings between stationary processes, Electronic Journal of Probability, 17 (17), 1-20.
Nakayama H., Nishiyama K., Noro M., Ohara K., Sei, T., Takayama, N. and Takemura A. (2011). Holonomic gradient descent and its application to the Fisher-Bingham integral, Advances in Applied Mathematics, 47 (3), 639-658.

数理4-駒木

教員紹介

駒木 文保(こまき ふみやす)
駒木 文保

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

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 349 号室
Tel: 03-5841-6941 内線 26941
Fax: 03-5841-8592

E-mail:komaki@mist.i.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

1987年 3月 東京大学 工学部計数工学科卒業
1989年 3月 東京大学大学院 工学系研究科 計数工学専攻 修士課程 修了
1992年 3月 総合研究大学院大学 数物科学研究科 統計科学専攻 博士課程 修了
1992年 4月 東京大学 工学部 計数工学科 助手
1995年 4月 文部省 統計数理研究所 助教授
1998年10月 東京大学大学院 工学系研究科 計数工学専攻 助教授
2001年 4月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 助教授
2009年 8月 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

研究テーマ

1. 理論統計
 ベイズ理論, 予測理論, 情報幾何

2. 統計的モデリング
 脳科学や地震学等のさまざまな分野における統計モデルとデータ解析手法の開発

主な論文・著書

Shibue, R. and Komaki, F. (2017). Firing rate estimation using infinite mixture models and its application to neural decoding, Journal of Neurophysiology, vol. 118, 2902–29.
Yano, K. and Komaki, F. (2017). Asymptotically minimax prediction in infinite sequence models, Electronic Journal of Statistics, vol. 11, 3165-3195.
Kojima, M. and Komaki, F. (2016). Relations between the conditional normalized maximum likelihood distributions and the latent information priors, IEEE Transactions on Information Theory, vol. 62, pp. 539-553.
Matsuda, T. and Komaki, F. (2015). Singular value shrinkage priors for Bayesian prediction, Biometrika, vol. 102, pp. 843-854.