スーロ修薬ト刊入
コンピュータ・ネットワークや生産システムなどの大規模かつ複雑化する人工システムを開発・運用していくための技術がますます重要になっています。人間一機械一環境の関わり合いの解明、システムのモデル化、構成法の研究、情報通信、画像・知識情報処理、医用工学、応用情報学などの個別の技術の教育・研究を通じて、大規模・複雑なシステム構築のための方法論を探求します。 00  ອວ​
システム科学コースでは、複数の対象にまたがる共通の動的描像を数理的に捉え、その理解を深めるとともに、それらを制御するための方法論の研究を行っています。機械学習技術の進歩と計算機能力の向上にともない、大規模データ解析の結果として人工知能が静的なデータに何らかの解釈を与える、あるいは新たなデータを生成するなどが可能となってきました。一方で、実世界における動的なシステムをデータから理解し制御するための方法論の開発はいまだ挑戦的な課題です。例えば、ビデオゲームなど仮想世界での意思決定問題において、経験から学習し人間を凌獨する方策を獲得できることを示すことで、強化学習と呼ばれる機械学習技術が注目を集めるようになりました。しかし、実世界で人間のように柔軟に状況を判断し動作を生成することは、ロボットなどの機械においてまだ実現できていません。このような技術は、ロボットのみならず、経済・エネルギー・自動運転など、幅広い分野において共通に求められています。情報を自らの行動選択にどのように役立てるべきなのか、人間の脳はどのように得られるデータを意思決定に活用しているのか、システム科学コースでは、このような問題の理解と応用に役立つ方法論ついて研究することができます。またその研究を行う際に必要となる、本質を見抜く力を養うための学びの環境が用意されています。 2001年奈良先婚科学技術大学院大学情報科(工学)。2001 ～ 2002年カーネギーメロン大学ロボティクス研究所博士研究員を経て、2008年(～現在)国際電気通信基礎技術研究所(ATR)脳情報通信総合研究究所研究室長(兼任)。 2019 ～ 2021年理化学研究所ガーディアンロボットプロジェクトチームリーダー。2021年4月より現職。
未知の課題にチャレンジするための[方法]を学ぶ
システム科学コースでは様々な分野の研究を行っています。例えば、生体システムや機械システムなどからセンサーで情報を計測し、内部状態の推定や将来の予測を行い、さらにそれを削御する研究です。脳の神経回路が情報を処理する原理を解明して、不確実で変動する環境に適応し、学習や推論をする能力をもったシステムを作る研究もあります。また、ウェブなどから得られる膨大な画像や文昔のデータから推論や発見を行うアルゴリズムとその理論の研究や、そのようなシステムを実現する高性能並列計算の研究も行っています。これらの研究分野はシステムに関係しているというだけでなく、実はそこで行われている研究には多くの場合、共通する考え方があります。それは情報の流れを意識して数理的なモデルを通して研究を行うことです。異なる対象であっても、数理的なモデルによって同じように扱い、広い視野をもつことができます。例えば、頂点と辺からなる「グラフ」によって、ネットワーク（神経回路網、ウェプのリンク概造、鉄道網など)だけでなくソーシャルメディアでタグつけされた画像のような関連性をもったデータ標造も表現されます。このようにモデル化された対象は数学的な方法で扱うことができるため、さらに研究が発展します。効率的な情報検索のためにグラフ埋め込みという手法が機械学習で盛んに研究されていますが、階層概造をもつグラフはまっすぐなユークリッド空間ではうまく表現できず、双曲空間という曲がった空間を用いることで性能が向上しました。数理的な研究を抽象的に行うだけではなく、現実世界における対象を強く意識することもシステム科学コースの特徴です。これまでに体系化された方法を現実世界における課題へ適用することで解決する場合もありますが、困難な課題にチャレンジすることで次の新しい方法が生み出されることもあります。例えば統計学における方法論の研究では、データから推測や予測をするための新しい方法を探求しています。このとき重要となるのはやはり確率論や最適化などの数理的基礎分野です。このようにシステム科学コースでは数理的基礎と応用領域が相互に影響を与えつつ研究が行われています。大学院における研究や講義を通してその一面を体験し、視野を広げ、問題解決のための普遍的な考え方や姿勢、すなわち「方法」をぜひ身につけてください。そして未知の課題にチャレンジしたり、あたらしい技術や学問を作ったりするきっかけとしていただければ幸いです。 1990年3月東京大学工学部計数工学科卒業。19 95年3月東京大学大学院工学科究科計数工学専攻博士課程修了。1995年4月日本学術振興会特別研究員。1996年3月続計数理研究所予測制御研究系助手。2002年6月東京工業大学大学院情報理学研究科数理・計算科学専攻講師。2005年5月同助教授。2007年4月同准教授2012年4月大阪大学大学院基礎工学研究科数理科学領域教授。2016年9月( − 2022年3月)理化学研究所革新知能統合研究センタリーダー (兼任)。2017年4月より現職日本窓ビルンスーロボ薬トルmoD  30mlips swims/S事

機械システム制御分野
システム制御理論と応用動的システムのダイナミクス(動き)をデザインするための学術的基盤が「システム制御理論」です。本研究室では、革新的なシステム制御理論を開発し、その成果を先端科学分野や産業界へ展開します。また、新しい未来を拓くような動的システムの創成に挑戦します。これら研究活動を通じて、学界や産業界においてシステム制御のリーダーになれる人材を育成します。 [束俊一]
ヒューマンシステム論分野
人間を中心に据えたシステム設計論の構築をめざして人間を理解し、人間を含めたシステムを設計するためには、実社会や生理学的な現象を数学的に記述したモデルが必要です。しかし、複雑な現象のモデリングは決して容易ではありません。そこで、多様なセンサや被験者実験によって計測・収集されたデータから統計モデルを構築する技術を研究すると共に、その成果で社会に貢献するために、製薬・半導体・鉄鋼・化学・自動車など様々な産業でのデータ解析や制御の応用研究、医療機器開発を行っています。これらの研究を通して、広い視野と志を持つ人材の育成を目指します。 [加納学・加藤祥太]
統合動的システム論分野
多様なシステムの共生をめざして人間、機械、社会、環境などさまざまな対象を包含する今までにないシステムを解析・設計し共生と調和を実現するには、システムのモデリング、解析、設計、制御における普遍原理の解明が不可欠です。そのために、さまざまな問題で根本的な困難となる非線形性と不確かさを扱うための新しい方法論や、動的最適化アルゴリズムについて研究します。また、局所的な相互作用をもとに大域的な機能を発現する分散制御の研究も行います。そして、あらゆる分野への応用に取り組み、理論的かつ実践的な教育・研究を行います。 [大塚敏之・樱間一徳・星野健太] ■スーロッカレッno万 operator surasisデザインとオペレーションの最適化自動車事故を減らすための予防安全技術として実用化されてきている車両運動制御、さらに,エネルギー効率向上、衝突回避システムなど、ヒトやモノの移動に関連する技術領域において、主に力学的制約のもとでの最適化の観点から研究を進めています。　［西原修］
情報数理システム分野
大規模確率モデルの数理
不確実性がある環境下での情報処理にまつわる多様な課題を、数理的な観点で横断的に捉えることで解明していくことを目指します。今日の情報処理の多くの課題は大規模な確率モデルにもとづいて定式化でき、確率モデルの大規模さから立ち現れる法則性を活用することが、高度な情報処理を実現する鍵となります。大規模な確率モデルの情報数理を統計力学との類比で議論する情報統計力学や、統計的機械学習や深層学習、データ科学に関わる理論的諸問題の検討などの主題群に取り組んでいます。 [田中利幸・小渕智之]データ科学としてのディジタル通信：多数の信号が混ざり合う「データ」からいかにして所望の情報を取り出すかが、高性能のティジタル通信方式を実現する鍵となります。
統計知能分野
統計学と機械学習の理論と応用ビッグデータ、データマイニング、人工知能の流行を支える理論的基盤として統計学は重要な役割を果たしています。ランダム性を考慮してデータから帰納的推論を行う方法論を提供することが統計学の大きな特徴です。これを基礎として、大量のデータからの情報抽出から少量のデータ下での意思決定まで機械学習は近年急速に発展しています。この転換期において、数学とプログラミングを原動力に現実のデータに向き合うことで新たな方法論の発展を目指します。 [下平英寿・本多淳也]多様なデータの多変量解析グラフ埋め込みでテータの次元削減を行い、面像とタグの互換検索を行う。学習機械分野
身体を持つ学習機械の実現をめざして
人工知能とロボティクスの融合分野は、これからの産業基盤技術を生み出す分野として期待されています。人間のように限られた経験・データから身体を持つ機械が巧みに学習し、目的とする行動を生み出すための方法論を探求します。動的に変化する開かれた環境で動作する学習機械の実現を目指し、ロポットの運動学習手法、またその要素となる多自由度ロポットの数理モデルおよび人間の動作意図推定についての基礎技術に関する教育・研究を行います。 [森本淳・八木聡明]
論理生命学分野
知性と生命のモデル化とその情報処理原理の理解をめざして知性(脳)や生命は、不確実で変動する環境に適応する複雑システムです。その情報処理原理の解明を目指して、計算論的神経科学、システム生物学、バイオインフォマティクスなどのモデル化(理論)研究を実施しつつ、生物に学んだ柔軟な情報処理機構のロボット応用などの実用化研究へと展開します。生命システムに関する学際的な教育・研究を実施します。 [石井信・島崎秀昭・PARMAS, Paavo・ HWANG, Jaepyung] (右) 「自然な」面像と「自然でない」面像を見ている際の脳活動は異なる。スーロ部設計可入10円 3511315 surprs/s生体の物理特性と機能を解明する画像診断などの生体機能計測システムや遺伝子解析におけるデータ処理システムに代表されるように、情報システムは現代の医学・医療を支える重要な基盤となっています。医用システムに関する研究には情報とバイオという2つのキーワードを結びつける学際的な展開が求められます。医学部をはじめとした幅広い分野との共同研究体制のもとで手術ナビゲーションシステムや生体イメージング法の開発あるいは生体特性の新しい計測・表現手法の確立などを目標に、医学・医療を対象とした情報システムに関する教育・研究を行います。 [今井宏彦]
計算神経科学国際電気通信基礎技術研究所(連携ユニット)
■脳を創ることによって脳を知る(a)脳と人工知能をつなぐヒトを含む動物は、少数のサンプルから学習できることが知られています。それに対してディープニューラルネットワークを含む現在の人工知能はバラメータと同じ程度の数の学習サンプルを必要とします。メタ認知、生成・解析モデルの多重階層性、神経活動の同期などが脳の秘密と考えられます。脳のこのような特徴を理解して、次世代の人工知能の開発を目指します。 (b)ブレイン・マシーン・インタフェース脳と機械を直接繋ぐ技術ブレイン・マシーン・インタフェースは、感覚・運動・中枢機能に障害を持つ方のみならず、健常者の能力増進を図るブレインテックの一部として、注目されています。特に、非侵襲的な脳活動計測データにデコーティング手法を適用し、それを報酬として被験者にフィードバックするデコーディッドニューロフィードバックで脳の特定の部位に特定の情報に対応した活動バターンを誘導できます。この手法により、精神疾患の治療、因果的な神経科学の確立を目指します。 [国際電気通信基礎技術研究所連携:川人光男]計算神経科学理化学研究所(連携ユニット) ■神経回路から知能が創発する仕組みを探る脳を構成する神経細胞やシナプス結合は、どのように生物の優れた知能を実現しているのでしょうか？この謎を解明するため、私たちは神経回路の力学系理論やベイズ統計学、機械学習、自由エネルギー原理などの数理アプローチを駆使し、脳の普遍理論構築に取り組んでいます。特に、大脳皮質における内部モデルの学習や、海馬における記憶や空間認識のメカニズムに着目しています。成果を応用することで、新たな人工知能アルゴリズムや精神疾患モデルの開発を目指します。 [理化学研究所連携:磯村拓哉・KANG Louis]神経回路のダイナミクスや可塑性は潜在的にベイズ推論を実行している計算神経科学沖縄科学技術大学院大学(連携ユニット) ■行動学習の計算理論と脳の学習機構を解明する人間や動物は様々な環境に応じて新たな行動を獲得することができます。これを支えている脳の働きはどのようなものでしょうか？その理解には、多様な環境での行動学習のための計算理論やアルゴリズムの開発と、脳の神経細胞や分子のネットワークの働きの解明を相補的に進める必要があります。私たちの研究室では、強化学習とベイズ推定の新たなアルゴリズムの開発、そのロポットの行動学習や生命情報学への応用、ラットやマウスの大脳皮質や基底核、セロトニン神経の活動計測や制御実験、人の行動学習と脳活動の解析、ロポット集団行動の目標や学習のしかたの進化など、沖縄の海を臨むキャンバスで様々な分野、国の出身の研究者を集めて研究を進めています。 [沖縄科学技術大学院大学連携：銅谷賢治]