Yoshinobu Kawahara 研究室
主宰者：Yoshinobu Kawahara
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yoshinobu Kawahara 研究室は、複雑な現象やシステムを数学的手法とデータ解析により理解する研究を進めています。脳信号の解析、神経変性疾患の診断、力学系の特性把握、多体系の動作予測など、生物・物理・工学の広い分野で観測されるパターンの抽出と解釈に取り組んでいます。特に、非線形現象に対して従来の線形手法では捉えられない構造や振動モードを検出することに注力しており、これによって複雑な現象の本質をより正確に認識することを目指しています。
具体的には、動的モード分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）と呼ばれる手法を中核として、時間空間的に変化する信号から主要な振動パターンを効率的に抽出しています。この方法を脳画像データや生体信号、さらには物理シミュレーションなど多様な対象に応用し、個体差の予測やシステム異常の早期検知に活用しています。同時に、機械学習や統計的推論、カオス理論などの先端的手法を組み合わせることで、モデルの信頼性向上と解釈可能性の確保を図っています。
さらに、単なる記述的な分析だけでなく、反事実的予測や因果推論といった因果関係の同定にも取り組んでおり、「何が起きたのか」だけでなく「なぜ起きたのか」「もし別の条件なら何が起きるのか」といった問いに答えることを目指しています。これらの研究は、医療診断から自動運転、エネルギーシステムの保全まで、社会的課題の解決にも貢献する可能性を持っています。
※ 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（28 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.132563
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.106930
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- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.144.997
- [2024] Enhancing spectral analysis in nonlinear dynamics with pseudoeigenfunctions from continuous spectraDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-69837-y
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00354-024-00252-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-024-06294-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3361166
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1288808
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0159069
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.05.040
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.11.068
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11222-023-10271-x
- DOI: https://doi.org/10.15444/gmc2023.08.04.01
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- DOI: https://doi.org/10.1137/21m1399907
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2021.103355
- DOI: https://doi.org/10.1109/cdc45484.2021.9683706
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118801
- DOI: https://doi.org/10.17615/wr4c-0434
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17176
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.141.712
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