Ryoko Nakamura 研究室

中村研究室では、機械学習やディープラーニングの手法を用いて、人間の行動や現象を予測・解明する研究を進めています。特に注力しているのは、人間の行動パターンや移動予測の領域です。単なる過去の行動履歴だけでなく、ユーザーの関心や好みの時間的な変化を捉えることの重要性に着目し、こうした心理的な変化を反映したニューラルネットワークモデルの開発を行っています。また、人が訪れる場所のカテゴリ（店舗の種類など）と地理的な位置情報の相互関係を同時に考慮することで、より正確な行動予測を実現しようとしています。 一方、生物学的な応用にも取り組んでおり、光遺伝学などの研究で重要な役割を果たす微生物由来のタンパク質を対象として、機械学習に基づいた実験設計により有用な機能変異体を効率的にスクリーニングする方法も開発しています。このアプローチでは、膨大なタンパク質データベースから学習モデルを用いて候補を絞り込み、その後の実験的検証を行うことで、従来の手法では見逃されていた有用な機能を持つタンパク質を発見することに成功しています。このように、計算科学と実験科学を組み合わせた学際的な研究スタイルが特徴です。