Nathanaël Aubert-Kato 研究室

主宰者：Nathanaël Aubert-Kato
お茶の水女子大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑なシステムが集団のルールや相互作用を通じてどのように機能するかを、複数のレベルから理解することに取り組んでいます。ロボットの群れ、分子レベルの振動システム、DNA鎖の自己組織化といった、一見異なる対象を扱いながらも、情報処理、制御、パターン形成といった共通の原理を探究しています。 手法としては、数学的モデリングと計算機シミュレーションを組み合わせた多段階的なアプローチを採用しています。分子から組織、集団レベルへと異なるスケールを統合し、生物システムの発生過程や進化的な適応を説明する枠組みを構築しています。また、加速度センサーなどの実際のデータを機械学習で解析し、人間の活動認識や健康状態の評価といった実応用にも展開しています。 複数の研究領域に共通して、研究室は以下の知見を報告しています。集団の個々の要素が単純な局所的ルールに従う場合でも、相互作用と情報伝達の仕組みによって、時間的な記憶機能や環境への適応能力が生じることです。こうした発見は、人工システムの設計にも、生物の進化や発生の理解にも応用される可能性を示唆しています。

※ 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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