複雑系ダイナミクス研究室

脳型省エネルギー情報処理

次世代情報処理システムを実現するためには，デバイスを微細化したり構造をコンパクトにして省エネルギー化をはかる必要があります．そこで，脳型計算システムをハードウェア上で高速かつ低消費電力で動作させることを目標とし，システムを省エネ化する数理的手法の開発に取り組んでいます．研究例は下記の通りです．

機械学習および先端数理の応用

機械学習を利用して，従来は人間が担っていたタスクを効率的に行なうことができるようになってきています．そこで，まだ機械学習や数理モデリングの応用が進んでいない分野の問題を定式化し，複数の機械学習手法や数理的技術を組合せることによりそれを解決することを目指します．研究例は下記の通りです．

機械学習手法の融合 ([会議論文])

材料科学への応用 ([会議論文])

医療・社会システムの数理的研究

センサーデバイスの発達により，医療・社会システムに関する豊富なデータがとれるようになってきています．そのようなデータに基づいて，従来よりも現実的な数理モデルを構築し，医療・社会分野の課題解決を目指します．研究例は下記の通りです．

アトピー性皮膚炎の数理モデル ([論文])

感染症の数理モデル ([論文])

細胞シグナル伝達系の数理モデル ([解説論文(日本語)])

前立腺がん間欠的ホルモン療法の数理モデル([解説論文(日本語)])

ネットワーク頑強性

ネットワークシステムは，電力網，交通網，生体網など，至るところに見られます．ネットワークによって通常時の利便性は拡大しますが，一部の故障が全体に波及して被害を拡大するというリスクも伴います．そこで，ネットワークシステム機能の頑強性が，ネットワーク構造，ダイナミクス，要素間相互作用などにどのように依存するかを数理的に明らかにすることを目指しています．研究例は下記の通りです．

振動子ネットワークの頑強性([招待講演論文(日本語)])

生物ネットワークの頑強性([書籍チャプター])

感染症伝播への効率的介入([論文])

複雑系動力学の基礎理論

システムの定性的変化や複雑化のプロセスを理解するための基礎数理的研究を行っています．同じ物質やシステムでも，環境や条件が変化すれば，その振る舞いは単純から複雑へ，秩序から無秩序へ，また規則から不規則へ，といった定性的変化を示すことがよくあります．動的現象の時間的・空間的複雑化がどのように生じるのかを数理的に解き明かしたいと考えています．