Kantaro Fujiwara 研究室

主宰者：Kantaro Fujiwara
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、生物システムと機械学習を結びつける計算的アプローチを中心に展開しています。脳活動の解析から生体信号処理、さらには複雑なシステムの動態解明まで、多様な現象を対象としています。特に脳波データから感情を認識する問題では、深層学習モデルの予測精度は高いものの解釈性に課題がある点に着目し、エネルギーランドスケープという物理的な視点から神経活動を分析する枠組みを提案しています。このように「精度」と「理解可能性」の両立を重視する姿勢が特徴です。 時系列データの効率的な処理には、リザーバーコンピューティングという軽量な計算パラダイムを活用しています。複数の小規模な予測器を組み合わせたり、確率分布に基づく分類法を導入したりすることで、従来手法を上回る性能を低い計算負荷で実現しています。さらに、相互作用するシステムの潜在的な構造を観測データから推定する問題にも取り組んでいます。 加えて、膵臓のβ細胞やニューロンネットワークなど生物システムの動的挙動を数学モデルで再現し、フィードバック制御や刺激による機能改善を検討する研究も行っています。インフラベースの車両通信インターフェースの評価など、現実の応用を視野に入れた研究も展開されており、理論と実践のバランスを取った研究室といえます。

※ 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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