研究内容の紹介
研究室では，脳が学習を行う仕組みについて，以下のような視点で研究をしています。 各項目のリンク先は，担当教員のホームページです。
- 学習モデルチーム
- 脳が膨大な情報から重要な情報を抽出・学習する仕組みをニューラルネットワークモデルの構築を通して解明します。
- 関連分野
- 学習理論
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
- 神経科学
- 運動解析チーム
- 脳が運動を学習するメカニズムや，脳が獲得した運動のコツを，データ解析によって明らかにします。
- 関連分野
- バイオメカニクス
- スポーツ科学
- データサイエンス
- 物理シミュレーションチーム
- 脳がセンサ情報に基づいて如何に適切な運動を生成している仕組みを考え，物理シミュレータを用いて検証します。
- 関連分野
- ロボット工学
- 学習理論
- 制御工学
- 大規模神経シミュレータ構築チーム
- 神経系の精密なシミュレータを構築し，その挙動の解析により脳における情報処理機序の解明をします。
- 関連分野
- 並列計算
- 大規模計算
- 神経生理学
- ネットワーク理論
- 神経科学チーム
- 神経系が学習を行う仕組みを，神経生理学データを解析することによって解明します。
- 関連分野
- 神経生理学
- データサイエンス
- 音楽演奏・表現技術チーム
- 音楽などによる感情表現技能を情報科学的手法で考察したり，楽器演奏技能のコツの解明を運動解析によって行います。