Jun‐ichi Imura 研究室
主宰者:Jun‐ichi Imura
東京工業大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Imura研究室では、複雑なシステムの急激な崩壊を事前に予知し、その進行を防ぐことを目指した研究を展開しています。特に、遺伝子制御ネットワークや代謝系などの生物システムを対象に、極めて限られたサンプルから大量の情報を抽出する「高次元・小標本データ解析」という手法を開発しています。これにより、病気が発症する前の危機的な状態を検出し、対象となる遺伝子や分子の候補を同定することで、超早期の医学的介入を実現することを目指しています。
具体的には、「動的ネットワークバイオマーカー理論」という枠組みを用いて、システムが劇的に変化する直前に現れる特徴的な揺らぎを検出します。この理論は数学的な制御工学の手法と融合されており、ネットワークの安定性を回復させる「再安定化」という戦略へと発展しています。さらに、ショウジョウバエなどの生物実験を通じて、理論から提唱された治療標的が実際に有効であることを検証しており、基礎理論と実験の双方向的な検証を特徴としています。
加えて研究室では、自動運転車や電力ネットワークなどの人工的な大規模システムへの応用も進めています。交通流制御やサイバー攻撃検出など、多様な領域で早期警戒と最適制御の原理を適用し、システムの安全性と効率性の向上に貢献する研究を行っています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(96 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.17.186
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcns.2025.3648474
- DOI: https://doi.org/10.23919/sicefes67750.2025.11236666
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.17.125
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2025.2597566
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc60802.2025.11423497
- DOI: https://doi.org/10.23919/acc63710.2025.11107418
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-08338-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(25)04332-x
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- DOI: https://doi.org/10.3390/cells14060415
- DOI: https://doi.org/10.1109/tiv.2024.3357983
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100245
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.122245
- [2024] Re-Stabilizing Large-Scale Network Systems Using High-Dimension Low-Sample-Size Data AnalysisDOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3442824
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55156.2024.10588832
- [2024] Eco-Driving on Hilly Roads in a Mixed Traffic Environment: A Model Predictive Control ApproachDOI: https://doi.org/10.3390/act13040144
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2023.3234919
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3274530
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1691
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.738
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.859
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.673
- DOI: https://doi.org/10.1109/lcsys.2023.3286414
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.887
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- DOI: https://doi.org/10.3390/app12020929
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9683701
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9683395
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2021.3132936
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- DOI: https://doi.org/10.23919/ecc54610.2021.9654866
- DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2021.3082513
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- [2021] 可制御性グラミアンのデータ駆動型感度解析
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