Toshiaki Omori 研究室
主宰者:Toshiaki Omori
神戸大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
大森研究室では、時系列データから隠れた非線形ダイナミクス(動的な変化)を推定する方法論を中心に研究しています。対象は神経細胞の電気活動、岩石の構造、化学反応など、複雑で観測しにくい現象です。観測データが不完全で、多くの未知パラメータが存在する場合でも、確率統計的な機械学習手法を組み合わせることで、隠れた状態変数とシステムの性質を同時に推定することを目指しています。
研究の手法として、粒子フィルタ、マルコフ連鎖モンテカルロ法、スパース表現学習などの計算手法が活用されています。特に、順序統計的モンテカルロ法や期待値最大化アルゴリズムといった逆問題解法を組み合わせることで、観測できない変数から支配方程式そのものを抽出する試みが行われています。また、深層学習を用いた画像超解像技術により、X線CT画像の解像度向上も進められています。
これらの手法により、神経細胞の活動制御や岩石形成プロセスの解明、複雑な化学反応のメカニズム抽出など、複数の学問分野における非線形現象の理解が可能になります。計算・統計的アプローチと物理的・生物学的な制約条件を統合することで、実際のシステムに対してより正確で解釈可能なモデルが構築されています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(19 件)
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.17.841
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.17.751
- DOI: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-9426
- DOI: https://doi.org/10.3389/fncir.2026.1776224
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.16.534
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.16.390
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.15.237
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.15.389
- DOI: https://doi.org/10.3390/e26080653
- DOI: https://doi.org/10.3390/math12070974
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3596947.3596958
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-33503-6
- DOI: https://doi.org/10.3390/e24010115
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391775
- DOI: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-3851
- DOI: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-021-00053-7
- DOI: https://doi.org/10.18178/joig.9.3.87-94
- DOI: https://doi.org/10.7566/jpsj.90.104801
- DOI: https://doi.org/10.3390/e23070824
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