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- ネットワーク化ロボティクスと分散協調制御
- ネットワーク化されたマルチロボットシステムの最適な動きをデザインする基本原理の解明を目指している。
- 認知自律システムの学習知能制御
- 環境を知覚認知し、運動を決定する自律システムのロバスト化および知能化を実現する制御理論の創出を目指している。
- サイバーフィジカル＆ヒューマンシステム
- 物理空間とサイバー空間の相互結合に人間の意思決定を介在させた，人間と機械のチームを実現するシステムの構築を目指している。
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- 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。
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- 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。
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自然，生命，人工物などに現れる複雑な動的システムを理解するために，基礎理論の構築と数理モデリングおよび解析を行う．さらに，実験研究者と密接に協働し，社会に求められている問題の解決を目指す．研究は主に力学系と確率過程の理論，および数値シミュレーションに基づく．
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モデリングと理論
複雑な現象を生み出すシステムを記述するできるだけ簡単な数理モデルを構築し，現象の理解，予測，制御，最適化を行う．また，問題の一般化・抽象化を通して，普遍性の高い理論の構築を行う．研究対象として，体内時計などの生物リズム，歩行や遊泳などのロコモーション，流体現象，電力網，輸送網，交通流，化学反応系や生物のパターン形成，社会システム，神経ネットワークなどを幅広く扱う．
実験研究者との協働
工学，生物学，医学，化学分野などの研究者と協働し，数理モデリングや解析による理論的考察を提供することよって，社会的ニーズのある問題の解決を目指す．
キーワード
非線形現象，力学系，振動，カオス，同期，ゆらぎ，複雑ネットワーク，縮約，制御，最適化，体内時計，生物物理学，発生，ロコモーション
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- 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．
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- 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．
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- オペレーションズ・リサーチ（OR）
- 実社会の問題解決や意思決定のために，数理モデルを構築し計算機を利用して解決策を見つける科学的技法です．我々は特に，数理最適化問題としてのモデル構築と，その問題を解くアルゴリズムの開発を中心に研究を行っています．ORの適用範囲は多岐にわたっており，構造物の設計，エネルギーシステム，金融工学，機械学習といった分野の「困った」を解決すべく研究を行っています．
- 連続最適化の効率的解法と応用
- 実社会における問題は，しばしば大規模，非線形，非凸な連続最適化問題に帰着されます．また，データの不確実性（ばらつき）に対する頑健さが求められる局面では，ロバスト最適化問題とよばれるモデルが有用なこともあります．このような最適化問題を効率的に解いて，実社会の問題解決に貢献することを目標にしています．
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- 自在化技術
- 機器に代替作業をさせる「自動化」と並立する概念として、本来人がやりたいことを人とシステムが「人機一体」となり、自在に行うことを可能とする「自在化」を提唱している。この自在化を実現するために、人間の身体・行動をシステム的に理解することを目標とする。
- 新たな身体性の獲得
- バーチャルリアリティ、拡張現実感、ウェアラブル技術、ロボット技術、テレイグジスタンスなどを援用し、人間の能力を拡張することで、超身体、脱身体、変身、分身、合体など、新たな身体観を獲得するための研究開発を行い、社会実装をゴールに定める。
- エクスペリエンス工学
- 体験とは、結果に至る主観的な過程である。エンタテインメントコンピューティングや超人スポーツなどの研究開発を通し、体験・経験を適切に設計し、記録、再生、伝達することを目指す。
- ワイヤレスインタラクション
- テラヘルツ波を中心とする電磁波を援用し、身体内外の物理情報空間をつなぐ無線インターフェースを実現する。それによって身体的な現象や体験を記録・共有できるようにし、人の認識行動を支援することを目指す。
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- バイオマイクロマシン
- レゴキットのように複数のマイクロ化学チップを結合して様々な分析・合成系を構築できるユニークな「化学集積回路」（化学ICチップ）の基盤技術の創製と、体内埋め込み型デバイス、システム生物学応用を進めている。
- マイクロ光造形法と光駆動ナノマシン
- 3次元マイクロマシン作製手法の草分けであるマイクロナノ光造形法を駆使し、世界最小の10ミクロンの遠隔操作ロボットの試作に成功している。数ミクロンサイズの生きた細胞からの反力を感じながらレーザ光で微細操作できるシステムも完成。
- 新原理メディカルロボティクス
- 新しい医療機器の個別開発だけに留まらず、医療メカトロの基盤技術全体の向上を目的とした次世代のロボティクスを探求している。
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- 物理世界と情報世界の高度なインタラクションを実現する高品質なコンピューティングの実現とその設計方法論の確立を目指す。高品質とは、高性能・応答性・低消費電力・高信頼・セキュリティなどを含み、これらはトレードオフの関係にある。その最適化を、センサやロボットなどのエッジデバイスからサーバまでのシステム全体を対象とし、回路技術・アーキテクチャ・ソフトウェアの連携協調により実現する設計方法論を探求している。
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- サイバーフィジカルシステム
- 物理世界のあらゆるものをインターネットで接続し、そこから得られる膨大なデータを情報世界で処理し物理世界へ働きかけるスマート社会の実現へ向け、エッジデバイス、ネットワーク、サーバの高度な連携により、システム全体での処理能力と応答性の向上、消費エネルギーの削減、セキュリティ向上を目指す研究を行っている。
- 超低消費電力コンピューティング
- 消費電力を飛躍的に低減するコンピューティングの実現へ向け、次世代不揮発メモリを用いたノーマリーオフコンピューティング、誘導結合を用いた3次元VLSIシステム、マイクロサービスの実行最適化、などデバイス・回路技術・アーキテクチャ・システムソフトウェアが階層を越えて連携・協調する新しいコンピューティングの研究を行っている。
- ロボットシステム向け軽量実行環境と協調最適化
- クラウドロボティクス時代を支える開発プラットフォーム技術の実現を目指す。軽量な組込みデバイスで動作可能な実行環境、および、リアルタイム性と電力効率を向上させる協調システムに関する研究を行っている。また、大規模なIoT環境におけるロボットアプリケーションのための仮想環境を活用した設計手法・開発技術についても取り組んでいる。
- 包括的IoTシステム設計最適化技術
- 大量かつ多様な計算機で構成されるIoTシステムを包括的に設計する技術の研究を行っている。アーキテクチャの設計階層の縦断および構成要素の横断の両軸からの最適化により、システムの高性能化・低電力化ならびに設計生産性の向上を実現する。
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