Hiroshi Higashi 研究室
主宰者：Hiroshi Higashi
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、ネットワークやグラフ構造を持つデータから有用な情報を抽出・復元する方法を研究しています。センサーネットワークや通信ネットワークなど、複数の要素が相互に関連して機能するシステムにおいて、ノイズが混入したデータから元の信号を推定したり、限られた観測点から全体の状態を予測したりする技術を開発しています。具体的には、グラフ信号処理という枠組みを用いて、ネットワーク上のデータの平滑性や周期性といった特性を活用し、効率的なセンサー配置や動的なセンサー制御、通信ロバスト性の向上などに取り組んでいます。
同時に、脳活動を測定する脳波（EEG）データの解析も行っています。人間が将来の課題の難易度を予測する際の脳活動パターンや、学習過程での注意配分の変化など、認知活動に伴う神経メカニズムを調べる研究があります。また、脳波信号の分類や雑音除去の手法開発にも取り組んでおり、脳コンピュータインターフェースなどの応用に向けた基礎研究を進めています。
加えて、点群やイベントカメラといった非従来的なセンサーデータ、および行動パターン等の高次元データを処理する機械学習手法の研究も展開しています。これらの多様なデータ形式から構造化された低次元表現を抽出し、新たな環境への汎化性能を高める方法を開発しており、情報処理の基盤技術として幅広い応用を目指しています。
※ 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（34 件）
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- DOI: https://doi.org/10.5687/sss.2026.96
- DOI: https://doi.org/10.1109/ncc60321.2024.10485963
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojsp.2024.3466133
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- [2024] Dynamics of visual attention in exploration and exploitation for reward-guided adjustment tasksDOI: https://doi.org/10.1016/j.concog.2024.103724
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- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63174.2024.10715270
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08365-z
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10050560
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