ビッグデータ解析,カオス時系列解析,複雑ネットワーク理論

 私たちの身の回りには,脳, 神経回路網,インターネット, WWW,人間関係,交通,噂の伝播,病気の感染など いろいろなネットワークが存在しています. そして,これらのネットワークからは, 時々刻々と状態が変化する複雑な振る舞いが生み出されています.
 これらの複雑な現象は現在ビッグデータとしても注目されていますが, 池口研究室では,これらのビッグデータを 時系列データ,ネットワークデータとして調査 することで研究を進めています. これらの複雑現象の背後に潜むルールを解き明かして, 未来予測,不具合の制御,状態診断などの工学的な重要な課題を解決します.

  1. 複雑な振る舞いを示すビッグデータの予測
  2. 天候 (ゲリラ豪雨・風向風力・雷発生) 予測
  3. 地震発生,経済指標の変動予測への応用
  4. 数理農学による果実収益の予測モデル構築
  5. 複雑ネットワーク理論を用いたデータ解析
  6. ネットワーク上での情報伝播
  7. 言語構造の複雑ネットワーク論的解析
  8. 音声信号・画像信号の非線形予測・合成

脳神経科学,生体情報工学,人工知能

 私たちの脳の中では, 数十億個の神経細胞が複雑に結びついています. これらの神経細胞は, どのように結びついて情報を処理しているのでしょうか? どのような情報処理の原理が用いられているのでしょうか?
 池口研究室では, 脳内で実際に観測されている学習に着目して研究を進めています. 具体的には,脳で用いられている情報処理原理を調査することで, 従来のノイマン型計算原理とは異なる 脳型計算原理を用いた新しい 計算機の実現を目指しています. また,神経細胞と同様に活動電位を生成する膵臓のβ細胞の 振る舞いをモデル化することで, インシュリンの分泌機構を解明し, 糖尿病治療に役立てようとしています.

  1. 神経回路網が示す同期発火現象の解析
  2. 神経回路網が示す雪崩現象の解析
  3. 神経細胞が示すカオス応答の解析
  4. スパイクタイミングに依存したシナプス可塑性により導かれる神経回路構造の解析
  5. 脳における記憶・学習機構の解明
  6. 膵β細胞の数理モデル構築と糖尿病治療への応用
  7. ニューラルネットの深層学習とその応用
  8. 人工知能と脳神経科学の融合

カオス振動の解析とその工学的応用

 非線形ダイナミクスから生み出されるカオス現象は, 一見すると予測不能で乱雑な振る舞いを示すという特徴を持っています. このような カオスの特徴を積極的に応用し,工学的課題を解決することはできないのでしょうか?
 池口研究室では, カオスの有する複雑さを積極的に応用して, 巡回セールスマン問題, 二次割当問題, 配送計画問題などの NP困難な組合せ最適化問題の近似解を高速に かつ効率的に求めるためのアルゴリズムの開発 を行っています. また,カオスを含む 振動現象の同期にも着目し,同期現象の基礎調査,工学的応用の研究も行なっています. さらに, カオス振動の有する複雑さが, 人体に対してどのような影響を与えるのか という調査も行っています. 調査結果を元に, カオス振動を用いた低周波治療器,マッサージ機, 発光装置などの開発も行っています.

  1. 大規模組合せ最適化問題 (TSP, QAP, VRP, STP) に対するカオス探索法の開発
  2. 相互結合同期現象の理論的・実験的解析
  3. 共通ノイズ同期現象の理論的・実験的解析
  4. 同期現象の工学的応用 (カオス通信)
  5. 動的な組合せ最適化問題 に対するカオス探索法の開発
  6. カオス低周波治療器, カオスマッサージ機, カオス発光装置の開発
  7. カオス暗号, 乱数
  8. カオス画像処理,カオス画像圧縮
以上が当研究室での主要な研究テーマです. もちろん,上記以外にも選ぶことも可能です!
池口まで直接相談してください.
キーワードは

非線形ダイナミクス

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