※ 過去のセミナー情報はページ下部にあります。
前回のBFIセミナー100回記念を超えて、新たなスタートとしての記念イベントを実施します。
Date: 2024年4月19日（金）14:00～
本田先生、小林先生の順で各1~1.5h、その後、総合討論
Location: CiNet（現地のみ）
Speaker: 本田 直樹，広島大学 統合生命科学研究科，教授
Title: 限定合理的な情報戦略のデータ駆動的解読
Abstract: 人間や動物は必ずしも合理的な行動を取るとは限らない。合理的に報酬を求めるだけでなく、好奇心にしたがって行動することもある。また、ときには楽観的ときには悲観的に考えて、リスクを伴う行動をとったり、些細なリスクを極度に嫌ったりもする。このように、我々は複数の対立する欲求（報酬vs.好奇心、楽観vs.悲観など）の間で、心が揺れ、葛藤する。このように最適性から外れた状態のことを「限定合理性」と呼ぶ。本発表では、限定合理的な意思決定に伴う葛藤に着目し、そのメカニズムをデータ駆動的に読み解くアプローチについて解説する。さらに、David Marrの提唱した三基準や経済学の観点から合理性を眺めたときに浮かび上がる生命科学における問題について議論したい。
Speaker: 小林 徹也，東京大学 生産技術研究所，教授
Title: 情報処理の最適性から捉える多様な生命現象
Abstract: ヒトの脳機能に限らず、生命現象は高等生物から大腸菌まで至る所に工学的な観点からも「よくできている」と見える側面がある。しかし、この「よくできている」は本当によくできているのだろうか？よくできているとしたらどういった観点でよくできているのだろうか？本発表では生物の「よくできている」、特にその情報処理的な性質を最適性の観点から扱った我々の研究について概説する。このようなアプローチは神経では計算論的神経科学として古くから知られるが、我々は脳機能以外にその適用範囲を広げ、またそれに合わせて必要な数理的な技術を構築してきた。発表では、化学走性や免疫、進化などの具体的な応用事例とともに、数理や情報、そして物理の立場から、生命システムの「よくできている」の理解に何が必要となるのかなどの課題についても議論したい。
Brain-Function installed Information network の略であり、BFIグループは脳情報通信融合研究センター（通称CiNet; Center for Information and Neural Networks）における一つの研究領域です。CiNetとは、総務省管轄の情報通信研究機構（NICT）、文科省管轄の大阪大学、株式会社の国際電気通信基礎技術研究所（ATR）が中心となって発足させた、他に類を見ないコラボレーションによる融合研究センターです。
ヒトの脳機能に学ぶことで、桁違いの省エネルギーでの情報処理や通信ネットワークを構築するためのグループであり、CiNet副センター長である大阪大学情報科学研究科の村田正幸教授が代表を務めています。
CiNet発足からおよそ100回を重ねるセミナーです。形式は変わってきていますが、現在は講師から学ぶだけでなく、講師にも加わっていただいて、深い議論をおこなうスタイルになっています。参加または講師としてご興味ありましたら、ご連絡いただけましたら幸いです。
細田 一史（BFIセミナー担当，hosodak[at]nict.go.jp）
他の参加者との間に十分な距離をあけてお座りください．
CiNet 入館前に検温の実施を含めた体調管理の徹底をお願いいたします．次に掲げる症状をお持ちの場合はご参加をお控えください．
風邪の症状がある．
倦怠感（強いだるさ）がある．
呼吸困難である（息苦しい）．
Date: 2023年3月30日(木) 16:00～
Title: "0.5% of YOU"
Location: CiNet１階 大会議室
Abstract: 今月の0.5%の時間を使ってWhy（なんでやねん：愚痴）とWhy（なぜ：好奇心）をシェアして議論することにより、日常のあらゆる問題を解決するとともに、CiNetとIST(大阪大学情報科学研究科)がWhyWhy（わいわい）とセレンディピティも利用して飛躍するきっかけを作ります。
Speaker: 寺前順之介，京都大学大学院情報科学研究科，准教授
Date: 12月26日（月）15:00～17:00
Title: サンプリングとしての脳の確率的学習メカニズム
Location: CiNet地下１階セミナー室
Abstract: 脳を構成するニューロンやシナプスは極めて確率的に活動している。なぜこのような確率的ネットワークが安定した記憶や学習を実現できるのかは未解明の課題である。この確率的動作は、誤差逆伝播法など何らかの目的関数を最適化する学習とは異なるように見えるため、確率性に基づく新たな生物の学習メカニズムの存在を示唆するように思える。本研究では、確率的動作こそが脳の学習の本質であると考え、脳のニューロンとシナプスの確率的挙動を統合的に扱うことで、明示的な目的関数の設定や最適化を必要とせず、確率的動作だけで学習を実現可能な新たなニューラルネットワークと学習アルゴリズムが構成可能なことを示す。さらにこのネットワークが、脳の多くの特性と整合することも紹介する。
Speaker: 栗川知己，関西医科大学，助教
Date: 7/11(月) 16:00-
Title: 神経系におけるカオスの記憶と学習の役割
Location: CiNetセミナールームB1
Abstract: 神経細胞ネットワークの活動は、入力のない状況でも単にランダムではなく組織化された振る舞いを示す。我々はこの振る舞いの中でカオス的な挙動に注目しており、その機能的な役割を研究している。本発表では、特に連想記憶との関係およびその学習に与える影響を中心に話をしたいと考えている。
Speaker: 大歳達也，大阪大学経済学研究科，助教
Date: 5/16(月) 14:00-
Title: Bayesian Attractor Modelと応用に向けた拡張
Location: CiNet3階 NBIC室
Abstract: Bayesian Attractor Model(BAM)は不確実性を伴う連続的な入力に対する意思決定のモデルである。このモデルでは、ベイズ推定の枠組みで入力を逐次処理し、アトラクターとして用意された選択肢の確信度を事後分布により計算し、確信度に基づいた選択を行う。我々の研究グループでは、ネットワーク制御における不確実な変動に対応するためBAMの応用に取り組んでいる。BAMを応用する上で、アトラクターの自動構築や、意思決定への予測の導入など、BAMの拡張にも取り組んでおり、本セミナーでは、BAMの基本的な概念に加えて、モデルの拡張、BAMの応用について紹介する。
Speaker: 平井健士，大阪大学大学院情報科学研究科，助教
Date: 4/6(水) 15:00-16:30
Title: 超多数の端末を収容するための自律分散型無線アクセス制御
Location: Zoom (the link will be announced via email)
Abstract: 将来、人・車・センサ等のあらゆるものが通信機能を備えた端末となることが予想される。そのため、端末同士の直接通信も含めた超大規模な無線ネットワークが構築されることになる。このような大規模ネットワークでは、基地局に依存した無線アクセスだけでなく、端末各自で考える自律分散型無線アクセスの発展が欠かせない。そこで、本発表では、多数端末収容を目指した自律分散型無線アクセス制御に関する発表者の研究を紹介する。
Speaker: 下西英之，大阪大学大学院情報科学研究科，特任教授
Date: Friday, February 18th, 15:00-16:30
Title: Beyond 5Gビジョンと確率的デジタルツイン
Location: Zoom (the link will be announced via email)
Abstract: Beyond 5Gの時代、デジタルトランスフォーメーションはさらに加速し、あらゆるものがデジタル化され実世界との融合が深く進んでいく。ここでは、2030 年の世界に向けて、Beyond 5Gがどのような新しい社会を形作っていくのかというビジョンを、「人間・空間・時間」を超えていくという観点から、そしてそのためのテレコミュニケーションの進化の観点から述べる。そして、Beyond 5G に向けた技術進化を AI 技術と NW 技術の共進化として捉え、その中心的な技術的取り組みとしてBeyond 5Gによる確率デジタルツインの実現、および産学共創による研究開発について紹介する。
Speaker: 下野昌宣，京都大学医学部，准教授
Date: Friday, December 10th, 17:00-18:30
Title: 脳のネットワーク構造のスケール間融合と体系化
Location: Zoom (the link will be announced via email)
Abstract: 脳は、文化行動の礎として働く動的なネットワークシステムです。脳内には、細胞以下から脳領域に至る様々なスケールでのネットワーク構造が存在していますが、それらが如何に協調的に働いているかを体系的に説明するには入口の時代に我々はいます。我々のグループでは、細胞スケールと脳解剖スケールの二つのスケールを軸に、両者をつなぐ観点でのデータ駆動的なアプローチでの研究群を展開しています (報告済みの事例は http://shimono-u.net/ を参照)。 本発表では、その一部をご紹介いたします。
Speaker: 中嶋浩平，東京大学大学院情報理工学系研究科，准教授
Date: Thursday, October 28th, 11:40-13:00
Title: Physical Reservoir Computing
Location: Zoom (the link will be announced via email)
Abstract: Reservoir Computing (RC)は、リカレントニューラルネットワークの研究により発展してきた情報処理手法の一つである。この手法では、ネットワーク内部の結合を調節せずにリードアウトの結合のみを最適化するため、任意の大自由度力学系を情報処理に活用することが可能となる。この点に着目し、近年、物理系のダイナミクスを情報処理デバイスの一部として活用する手法である、Physical Reservoir Computing (PRC)が注目を集めている。本発表では、RCならびにPRCの概念を簡単に紹介し、タコ足計算機や流体計算機の例を通してRCとPRCの手法を具体的に取り扱い、その射程を議論する。
Speaker: 細田一史，大阪大学 国際共創大学院学位プログラム推進機構，准教授
Date: Thursday, Februrary 4th, 15:00-16:30 17:00-18:30
Time: 無数の実験生態系から生命の法則を探る
Location: Zoom (the link will be announced via email)
Abstract：私達生物は様々な分子や細胞のネットワークによりできており、また生態系の群集ネットワークの一部として生きている。脳も同様である。このように階層ネットワークを持つ生命システムは扱い困難な大自由度力学系であり、特に生物を理解するには、その下の階層だけでなく上の階層である生態系までを含む実験系が必要である。しかし、生物の階層における大腸菌などのモデル生物のように、世界標準として再現性をもって無数に試されるモデル実験生態系はなかった。本セミナーでは、生命システムの問題と、その解明のために私達が構築したモデル生態系、およびそれにより得られた確率性や予測制御などの結果について紹介する。
Speaker: 小林亮太，東京大学大学院新領域創成科学研究科，准教授
Date: 12/2 15:00-16:30
Time: 脳における情報処理の仕組み: 神経細胞レベルでの数理モデリングとデータ分析
Location: Zoom (the link will be announced via email)
Abstract：脳は、外界の情報を処理し、行動機能を担う神経細胞に情報を伝達する。脳機能を理解することは、省エネルギーなAI・通信システムの設計のヒントになるかもしれない。本発表では、脳における情報処理が神経細胞レベルでどのように実装されているかを理解することを目的として、これまで我々が進めてきた研究を紹介する。
Speaker: 小林泰介，奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 知能システム制御研究室，助教
Date: 10/20/2020 (火)
Time: 3 PM - 5 PM
Location: Conference Room A/B
Abstract：これまでの機械学習技術は背後に指数則を前提とした理論・実装を多くの場面で採用してきた．しかし，指数則は基本的に入力ノイズに脆弱という欠点を持つ．これはビッグデータを扱えるのであれば統計的に無視されるものだが，ロボットの制御など十分なデータ収集が困難なシーンにおいては致命的な問題となる．そこで本講演では，それら指数則をノイズに頑健なべき乗則に転換することで導き出される新しい機械学習技術についての研究事例やロボティクスへの応用事例を紹介する．
Speaker: 南裕樹，大阪大学大学院 工学研究科 機械工学専攻 知能制御学部門 機械動力学領域，准教授
Date: 9/18/2020 (金)
Time: 3 PM - 5 PM
Location: Conference Room A/B
Abstract：ある所望のパフォーマンスを達成するという目的のもとでどこまでシステムを単純化できるか？講演者は，この問いに注目し，予測モデルの低次元化やロボットの認識と行動を直結する制御メカニズムの構築に関する研究に取り組んでいる．本講演では，システムの性能に悪影響を与えないようなノイズを積極的に加える「ノイズシェーピング理論」をベースとした最近の研究成果を紹介する．まず，制御工学分野におけるノイズシェーピング理論の概要を説明する．そのあと，ニューラルネットの極小量子化や光刺激による自動走行システムの制御などについて紹介する．
Speaker: 佐々木勇和，情報科学研究科マルチメディア専攻ビッグデータ工学講座（鬼塚研），助教
Date: 7/21/2020 (Thr)
Time: 5 PM - 7 PM
Location: Conference Room A/B
Abstract：時空間データは時間と空間情報をもつデータであり，センサや自動車の軌跡，売上，人工衛星など多様なデータがある．講演者は都市に関するデータを主に扱ってきたが，脳データも時空間データと捉えることができる．本講演では，データマイニングや人工知能技術に関する都市データ処理研究を説明し，その技術を脳データへ応用できるかについて議論する．
Speaker: Prof. Hiromitsu Awano (Osaka University) https://sites.google.com/site/hiromitsuawano/
Date: 5/28/2020 (Thr) 7/13/2020 (Mon)
Time: 5 PM - 7 PM
Location: Conference Room A/B
Abstract: 深層学習は画像分類などの特定タスクにおいては人間をも凌駕する性能を発揮している。一方で、社会で真に必要に迫られている自動運転やロボットによる非定型作業等の自動化は依然として研究開発の域を出ていない。発表者は深層学習の社会実装が進まない原因として、安全性・実時間性・動的に変化する環境への柔軟な適応性が欠けていることにあると考え、これを解消すべく昨年度からJSTの支援の下で研究をスタートした。本講演では、特に、推論結果の信頼性評価を可能とする枠組みであるベイズ統計と家事タスクを代替するロボットを例にした実時間応答を支えるコンピューティングについて述べ、今後の展望について俯瞰する。
Speaker: Prof. Yasushi Sakurai (Osaka University) https://www.dm.sanken.osaka-u.ac.jp/~yasushi/
Date: 7/2/2020 (Thr)
Time: 5 PM - 7 PM
Location: Conference Room A/B
Abstract: 近年のIoTデバイスの急速な普及に伴い、それらのデバイスから多様かつ大量のデータが生成され続けている。増え続けるビッグデータを高速に学習、解析するAI技術は非常に重要になっている。本講演では、AIやデータマイニング分野の中でも、講演者が取り組んでいる時系列ビッグデータ解析技術、特に非線形テンソル解析、データストリーム予測、リアルタイム要因分析の研究を紹介する。さらにAIやビッグデータ解析技術の応用例として、具体的な事例をいくつか紹介する。
Speaker: Prof. Masaki Ogura (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University)
Date: 3/26 Thurs.
Time: 17:00～19:00
Location: Conference Room A/B
Abstract: 新型コロナウィルス（COVID-19）の流行が世界的な問題となっている．このウイルスに対する抗ウイルス薬はまだ確立していないとされている．したがって，新型コロナウィルス感染症を抑え込むためには感染者を隔離するなどの社会距離戦略が不可欠である．本講演ではソーシャルネットワークにおける感染症伝播と社会距離戦略に関する近年の研究を概説する．まず，複雑ネットワーク科学における研究トレンドを紹介する．そして，社会距離戦略の最適化に向けて講演者が構築した数理的な枠組みについても述べる．
Date: 12/12 Thurs.
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar Room B1A1
Speaker: Dr. Saori Tanaka（田中 沙織 氏）
（国際電気通信基礎技術研究所 脳情報通信総合研究所 数理知能研究所 室長）
Abstract: ヒト脳画像研究の分野では、米Human Connectome Projectや英国biobankに代表されるように、脳画像に加え行動指標や生体指標を含んだ大規模データベース化・精緻化が国際的に進んでいる。これによって、脳・行動データを多次元データとしてデータ駆動型のアプローチで扱うことが可能となり、従来の仮説検証型の解析方法に加えて、AI技術の一つである機械学習によるデータ駆動型解析の活用が本格化している。その例として、疾患の判別や、バイオタイプの同定、さらには個人特性の予測などが挙げられる。本セミナーでは、大規模データの利活用の例として精神疾患のバイオマーカーに関する研究など近年のデータ駆動型研究を紹介するとともに、現状の課題、今後の応用可能性についても触れたい。
Date: 10/31 Thurs.
Time: 17:00～19:00
Room: Conference Room A
Speaker: Dr. Wutzl Betty (Assistant Professor, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University)
Abstract: The diagnosis and prognosis of patients with severe chronic disorders of consciousness (scDOC) are still challenging and a lot of misdiagnosis is evident. We aim to show new techniques to get a better insight into these disorders and introduce methods that can help in the diagnosis, all focusing on functional magnetic resonance imaging (fMRI) as modality. The talk deals with the analysis of resting state fMRI. Resting state fMRI describes an fMRI experiment when the subject does not perform any task during scanning. This is of special interest for the considered patient group because no active participation of the subject is needed for such an examination. We present different analysis methods dealing with regions of interest (ROI). The first is an ROI-to-ROI analysis using a special connectivity analysis software. After that we turn to a method using graph theory. We construct networks out of the correlation matrices of the ROIs and then analyze the modularity with the multislice modularity approach. We choose this method because standard methods are not able to detect differences in the modularity of the different patient groups with scDOC. We are the first to use this new technique on this patient group and are able to detect differences between the subgroups. Furthermore, we introduce a new approach for a classifier which is based on modularity detection with the multislice method. The last part combines a genetic algorithm and a support vector classifier to find the ROIs which differ most when considering the diverse groups of scDOC patients as well as healthy controls. The approach to combine a genetic algorithm and a support vector classifier is well-established but it has never been used in this special way and with this patient group. The last section gives a conclusion and outlook of what kind of work still has to be done in this field and shows how our new results can contribute to the understanding of this disease, e.g., by showing which ROIs are the most important indicators for the different types of disorders.
Date: 7/30 Tue.
Time: 17:00～19:00
Room: Conference Room A
Speaker: Dr. Hikaru Nomura, Lecturer, Center for Spintronics Research Network (CSRN), Osaka University
Abstract: 近年、ニューラルネットワーク(NN)の簡素化、低消費電力化を目的に、物理現象を用いた フィジカルコンピューティングが注目を集めている。NNの一種であるリザーバーコンピューティング(RC)では、リザーバーがエコーステートプロパティを満たす場合、NN中のノード間結合が不要となる。このRCを用いることで、通常困難である物理現象に基づく相互作用をネットワークの動作時に変更することが不要となる。このため、磁化や光、量子現象など様々な物理現象を用いたRCが提案されている。
我々は、IoTデバイス等のエッジコンピューティングでの利用を想定し、情報が不揮発かつ、動作周波数を数百MHz以下で任意に調整可能なRCを提案する。本RCでは、磁性ドットアレイをリザーバーとして使用する。また、磁性ドット間に働く静磁気相互作用を用いて線形/非線形演算を行う。マクロスピンモデルを用いたシミュレーションの結果、20個の磁性ドットからなるリザーバーは、RCの性能を示すshort term memory capacityならびにparity check capacityが共に3以上となることが確認された。本発表では、このリザーバーに関して詳細に紹介する。
The 82nd BFI project meeting
Date: 5/27 Mon.
Time: 17:00～19:00
Room: Conference Room A
Speaker: Dr. Yuji Kawai, Symbiotic Intelligent Systems Research Center, Institute for Open and Transdisciplinary Research Initiatives, Osaka University, Japan
Abstract: 大脳皮質の大域的な神経ネットワークには，多くの近傍領域間結合と比較的少数の長距離結合で構成されるという特徴がある．我々はモデルアプローチから，このような空間的制約がどのように神経計算に寄与するかを検討している．リザバーコンピューティングを用いた実験から，局所的なクラスタ構造によって神経活動の乱雑さが抑えられる結果や，この制約が作る神経モジュールによって複数課題の逐次学習性能が向上する可能性を報告する．
Date: 4/10 Wed.
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Prof. Tomoyo Morita, Associate Professor, Institute for Open and Transdisciplinary Research Initiatives, Osaka University Symbiotic Intelligent Systems Research Center 大阪大学先導的学際研究機構 共生知能システム研究センター
Abstract: ヒトの大脳半球では、様々な脳機能に関して左右の大脳半球への機能分化（側性化）がみられる。これまでの研究により、右半球に側性化している機能のひとつに自己身体認知があることが明らかにされてきたが、こうした機能がいつどのように右半球に側性化されていくのか、その発達過程については未だ謎が多い。本発表では、自己身体認知課題を用いた機能的MRI実験の結果をもとに、右半球への機能側性化にみられる特徴を示すとともに、ヒトの機能側性化の意義について議論する。
Date: 2/18 Mon, 2019
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Chenhui Chu, Assistant Professor, Osaka University Institute for Datability Science
Abstract: 深層学習により機械翻訳技術が大きく前進した。本発表では、機械翻訳研究の歴史的視点から、統計翻訳、用例ベース翻訳を解説した上、最新のニューラル機械翻訳技術を説明する。また、私が参加した日中・中日機械翻訳実用化プロジェクトについて紹介する。
Date: 1/21 Mon., 2019
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Yuki Arase, Associate Professor, Graduate School for Information Science and Technology, Osaka University
Title: Towards fluent & adequate English-Japanese machine translation
Abstract: Neural networks have dramatically improved the quality of machine translation, which is known as neural machine translation (NMT). NMT produces high-quality translations for linguistically close language pairs like English and French. However, this is not the case for linguistically distant languages, i.e., English and Japanese. Especially, the adequacy and grammaticality of translations are not sufficient compared to human’s translations. In this talk, I would like to introduce our recent efforts on improving English/Japanese NMT; rewarding promising translation candidates to improve the adequacy and by pre-ordering an input sentence to make the translation task easier.
2018年12月19日
Dr. Shimasaki Kazuki, 島崎 数喜, ダイキン工業
犬伏 正信, 大阪大学 基礎工学研究科 機能創成専攻 非線形力学領域
リザーバコンピューティング(RC)は共通入力信号同期と呼ばれる同期現象を用いた機械学習法である．本発表では，まず共通入力信号同期とその指標である条件付きLyapunov指数を導入し，RCに利用可能な力学系（物理現象）のクラスを明確化する．次に，RCの情報処理性能に関して知られている2つの特性(i)『edge of chaos』と(ii)『短期記憶と非線形変換のトレードオフ関係』を説明する．特性(ii) に基づき，RCに適した力学系構造が提案されている[1]．混合リザーバと呼ばれるその力学系構造を導入し，数値実験結果を紹介する．また時間が許せばハードウェア（物理）実装についても紹介したい[2,3]．
[1] M. Inubushi and K. Yoshimura, "Reservoir Computing Beyond Memory-Nonlinearity Trade-off", Scientific Reports 7, 10199 (2017).
[2] M. Nakajima, M. Inubushi, T. Goh, and T. Hashimoto, "Coherently Driven Ultrafast Complex-Valued Photonic Reservoir Computing", Proceedings Conference on Lasers and Electro-Optics, page SM1C.4 (2018).
[3] K. Takano, C. Sugano, M. Inubushi, K. Yoshimura, S. Sunada, K. Kanno, and A. Uchida, "Compact reservoir computing with a photonic integrated circuit", Optics Express 26, 22 (2018).
Date: 9/10 Mon., 2018
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Ferdinand Peper (CiNet)
Abstract: Inspired by the spike-based signaling between neurons, we introduce impulse-based signaling for wireless communication, and show how robustness to errors can be achieved. The scheme is able to separate mixtures of spike trains by employing pattern recognizers that are dynamically sensitive to spike trains satisfying specific conditions. As a result, the time required to get a message through from one node to another decreases by a factor 10 to 100, as compared to a conventional ALOHA scheme, even when there are many nodes that simultaneously broadcast their impulse-based messages. Key to achieving this performance is the formulation of a new type of finite automaton that can recognize spiking patterns over time. Finally, we discuss one application that is particular suitable for this type of spiking signaling: cyborg insects for rescue operations. These hybrid biological-robotic insects are extremely resource-restricted, and need to transmit messages efficiently while consuming little energy.
Date: 6/18 Mon., 2018
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker:
Dr. Hiroaki Umehara (CiNet)
Abstract: 角度時系列の推定は，回転運動の状態推定や移動物体の位置決め等，様々な状況で扱われる問題であり，回転運動の方位角のような主値を推定する問題と，電波位相角から移動物体の位置決めをするような主値域を超えて推定する問題とに大別される．特に後者では，位相情報を時空情報に変換する際に，周期的振動のため計測だけでは一意に決めることの出来ない波数の不定性を高精度に推定する技術が重要な鍵を握る．不定性を決定し位相データを時空情報や形状情報に逆変換する位相接続（位相アンラップ）の方法はあるが，いかなる場合にも精度が保証されているわけではない．実際，本研究は，情報通信研究機構内で開発された時空計測機器での推定精度が想定性能に届かない問題を受け，脳波の位相解析で培った推定技術を通信波位相の解析に応用しようとするものである．角度統計を尤度関数に組み込んだ逐次ベイズフィルタによるノイズ低減機能を有する位相アンラップの推定モデルを構成し，既存手法より高い精度で推定することができることを示す[1]．
5月28日, 2018
Dr. Tetsuya Shimokawa
Date: 4/23 Mon., 2018
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Makoto Fukushima, JSPS Research Fellow, Center for Information and Neural Networks, National Institute of Information and Communications Technology
Date: 3/30 Fri., 2018
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Jihoon Park, Assistant Professor, Emergent Robotics Laboratory (Asada lab), Pioneering Integrated Engineering, Dept. of Adaptive Machine Systems, Graduate School of Engineering, Osaka University, Japan
Date: 2/19 Mon., 2018
Time: 17:00～19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Prof. Suzuki Yoshishige 鈴木 義茂 教授, Osaka University, Graduate School of Engineering Science, Department of Materials Engineering Science
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Spintronics Research Institute, Voltage spintronics group
2018年1月15日
加藤 隆史 先生
大阪大学大学院歯学研究科 口腔生理学教室
The 60th BFI project meeting
Date: 1/26 Thur. 17:00-19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Ferdinand Peper
第61回
3月13日15時～17時
成瀬 誠（情報通信研究機構, Univ. Grenoble Alpes）
フォトン・インテリジェンス～光を用いた意思決定の実験と圏論による理論構築～
成瀬 誠（情報通信研究機構, Univ. Grenoble Alpes）、S. Huant (Inst. NEEL, CNRS)、堀 裕和（山梨大学）、内田淳史（埼玉大学）、金 成主（物質・材料研究機構）
Abstract: Internet-of-Things（IoT）やサイバーフィジカルシステム（CPS）など，実世界とサイバー空間を束ねる考え方が叫ばれて久しく，一方，ポスト・シリコン・コンピューティングなど新規な物理プロセスを用いた情報処理研究が活発化している．これらの状況は，「物理や実世界」と「計算や知能」の協調の重要性を改めて示唆しており，フォトニクスなどの応用物理学と情報学などの多彩な学術分野の新たな融合が問われている．我々は，そのための重要な基盤として自然知能を提唱し[1,2]，その具体例として，光物質系に固有の性質を用いて強化学習課題を物理的に解決する「フォトン・インテリジェンス」の実証的研究を行っている．具体的には，これまでに，近接場光，単一光子，レーザーカオスを用いた意思決定課題の解決に実験的に成功した[3-7]．これらの研究では，光の集積性，省エネ性，量子性，高帯域性の極限的性質が生かされている．また，物理過程に基づいた知能を学術として確立するためには，光や物質系の物理と機能の論理的構造を統合した「フォトニック機能学」とも言える体系の構築が課題になると考えられる．この目的のために，圏論を用いた研究に着手している．これまでに単一光子による強化学習を圏論を用いて解明・評価した[8]．圏論を用いた意思決定の理論は，内的及び外的基準による意思決定（internally- and externally-guideddecision making）などの観点から脳神経科学分野においても注目され，検討に着手している[9,10]．
1) https://sites.google.com/site/naturalintelligencejp/
2) S. -J. Kim, et al. New J. Phys. 17, 083023 (2015).
3) S. -J. Kim, et al. Sci. Rep. 3, 2370 (2013).
4) M. Naruse, et al. J. Appl. Phys. 116, 154303 (2014).
5) M. Naruse, et al. Sci. Rep. 5, 13253 (2015).
6) M. Naruse, et al. ACS Phtonics 3, 2505 (2016).
7) 成瀬, 内田他, レーザーカオスを用いた超高速強化学習, 第77回応物学会秋季講演会, p. 03-260
8) M. Naruse, H. Hori, et al. arXiv, 1602.08199.
9) オタワ大学 Georg Northoff 博士研究グループ http://www.georgnorthoff.com/
10) 広島大学 中尾敬博士研究グループ
第62回
4/24（月）17:00～19:00
黒田嘉宏先生
大阪大学 基礎工学部
The 66th BFI project meeting
Date: 9/11 Mon.
Time: ** 16:00～18:00 **
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Kenji Leibnitz (Center for Information and Neural Networks (CiNet), National Institute of Information and Communications Technology (NICT) and Osaka University)
Title: Network Science and Machine Learning on Brain Functional Network Graphs
第67回
鬼塚先生
第68回
11月20日
沼尾先生
福井先生
第69回
12月8日
Betty Wutzl
50回
1月15日 17:00-19:00
Dr. Tomoyuki Yamamoto
51回
2/19 17:00-19:00
大下 裕一 先生
The 52nd BFI project meeting
Date: 3/17 Thur. 17:00--19:00
Room: seminar room B1A1
Presenter: Prof. Taro Maeda
The 53rd BFI project meeting
Date: 5/16 Mon. 17:00--19:00
Room: seminar room B1A1
Presenter: Prof. Hideyuki Suzuki
Title: Chaotic Boltzmann machines: Deterministic implementation of stochastic neural networks
The 54th BFI project meeting
Date: 6/6 Mon. 17:00--19:00
Presenter: Dr. Satoshi Morinaga (NEC Corporation)
森永 聡 氏（NEC データサイエンス研究所）
Title: 人工知能による大規模予測と意思決定最適化の実用化
The 55th BFI project meeting
Date: 7/29 Fri. 17:00-19:00
Room: seminar room B1A1
Presenter: Prof. Naoki Wakamiya
The 56th BFI project meeting
Date: 9/26 Mon. 17:00-19:00
Room: seminar room B1A1
Presenter: Prof. Yutaka Nakamura, Osaka University
The 57th BFI project meeting
Date: 10/13 Thur. 17:00-19:00
Room: seminar room B1A1
Dr. Ryou Ochitani（落谷 亮 氏）
株式会社 富士通研究所 知識情報処理研究所 人工知能研究センター
Title: 人工知能外伝 －－企業の研究者が見たーー
Abstract: 第2次AIブームから最近数年の第3次AIブームまで富士通研究所で知識処理の研究部門に一貫して所属し、機械翻訳、情報抽出、ビッグデータ解析、神経科学連携などの研究テーマに関わって来た経験を元にAIの現状、これまでについて紹介すると共に、人とAIの協調で作る未来の知能について議論したいと思います。
The 58th BFI project meeting
Date: 11/14 Mon. 17:00-19:00
Room: Seminar room B1A1
Speaker: Dr. Yoshihiro Nakata, Assistant professor, Prof. Hiroshi Ishiguro Laboratory, Department of Systems Innovation, Graduate School of Engineering Science, Osaka University
59回
12/19（月） 17:00-19:00
寺前 順之介 先生
39回
Date: 1/16（金）17:00-19:00
Title: ワーキングメモリ：こころの制御基盤とその脳内機構
Presenter: 苧阪 満里子 教授
The 40th BFI project meeting
Date: 2/20 Fri. 17:00--19:00
Room: Seminar room B1A1
Presenter: Dr. Ferdinand Peper
The 41st BFI project meeting
Date: 3/27 Fri. 17:00--19:00
Room: Seminar room B1A1
Presenter: Dr. Shin’ichi Arakawa
Topic: T.B.D.
The 42nd BFI project meeting
Date: 4/17 Fri. 17:00--19:00
Room: Conference Room A
Presenter: Dr. Sumaru NIIDA (KDDI R&D Laboratories, Inc.)
Title: 通信行動の分析と工学応用
Abstract: 移動通信サービスの高度化により，通信利用への時間と場所の制約が無くな り，その場の欲求に従った通信行動が取られるようになってきています．こうし た状況下で，我々の研究チームは，サービス利用者の心理状態や行動を分析し， 効率的なシステム設計に応用する取り組みをしています．工学と社会科学の境界 領域での取り組みについて事例紹介を含めご報告いたします．
The 43rd BFI project meeting
Date: 5/15 Fri. 17:00--19:00
Room: Seminar room B1A1
Presenter: Dr. Masahiro Furukawa
Topic: T.B.D.
The 44th BFI project meeting
Date: 6/15 Mon. 17:00--19:00
Room: Seminar room B1A1
Presenter: Dr. Hideyuki Ando
Topic: T.B.D.
The 45th BFI project meeting
Date: 7/17 Fri. 17:00--19:00
Room: Seminar room B1A1
Presenter: Dr. Ferdinand Peper
Topic: T.B.D.
The 46th BFI project meeting
Date: 9/18 Fri. 18:00-20:00
Room: Seminar room B1A1
Presenter: Dr. Tetsuya Shimokawa
The 47th BFI project meeting
Date: 10/19 Mon. 10:00--12:00
Room: Conference room A
Presenter:
Dr. Tomoharu Iwata
岩田 具治 氏（NTTコミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 知能創発環境研究グループ）
Title: トピックモデルに基づくデータマイニング
48回
Presenter: Kosuke Nishihara
Green Platform Research Laboratories
NEC Corporation
Title: A Consideration of Realizing the Brain Inspired Computer
49回
12月18日（金） 16:00-18:00
Presenter: 林 孝典
NTTネットワーク基盤技術研究所
The 30th BFI project meeting
Date: 2014/1/24 Fri. 17:00-19:00
Room: CiNet Building Conference Room (A)
Topic: Research introduction by Prof. Maeda
The 31st BFI project meeting
Date: 2014/2/21 Fri. 18:00-
Room: CiNet Building Seminar room B1 (B1A1)
Presenter: Prof. Taro Maeda
The 32nd BFI project meeting
Date: 2014/3/20 Thur. 17:00-19:00
Room: T.B.D.
Presenter: Dr. Ferdinand Peper
33回
日時：2014年4月18日（金）17:00〜
場所：セミナールームB1A1
発表：Peper-san
34回
日時：2014年5月16日（金）17:00〜
場所：セミナールームB1A1
発表：小泉
The 35th BFI project meeting
Date: 2014/7/11 Fri. 17:00--19:00
Room: Seminar room B1 (B1A1)
Presenter: Dr. Shin'ichi Arakawa
Topic: T.B.D.
The 36th BFI project meeting
Date: 2014/9/19 Fri. 17:00--19:00
Room: Seminar room B1 (B1A1)
Presenter: Dr. Kenji Leibnitz
Topic: T.B.D.
The 37th BFI project meeting
Date: 2014/11/20 Thur. 15:00--16:45
Room: Conference Room (A) 大会議室 (A)
Presenter: Dr. Tetsuya Shimokawa
Topic: T.B.D.
The 38th BFI project meeting
Date: 2014/12/25 Thur. 14:00~
Room: B1A1 seminar room
Presenter: Prof. Naoki Wakamiya
Topic: T.B.D.
第23回 BFIプロジェクトミーティング
日時: 2013/5/17（金）17:00～
場所: 脳情報通信融合研究センター セミナールームB1 (B1A1)
議題: Dr. Tetsuya Shimokawa
第24回 BFIプロジェクトミーティング
日時: 2013/5/17（金）17-19時
場所: 脳情報通信融合研究センター セミナールームB1（B1A1）
議題: Dr. Tetsuya Shimokawa
第25回 BFIプロジェクトミーティング
日時: 2013/6/21（金）17-19時
場所: 未定
議題: Dr. Tomoyuki Yamamoto
第26回 BFIプロジェクトミーティング
日時: 2013/9/27（金）17:00-19:00
場所: 脳情報通信融合研究センター セミナールームB1 (B1A1)
議題: 中村先生 (Prof. Yutaka Nakamura, Osaka University)
第27回 BFIプロジェクトミーティング
日時: 2013/10/31（木）17:00-19:00
場所: 脳情報通信融合研究センター セミナールームB1 (B1A1)
議題: 若宮先生
第28回 BFIプロジェクトミーティング
日時: 2013/11/15（金）17:00-19:00
場所: 脳情報通信融合研究センター セミナールームB1 (B1A1)
議題: 前田先生
第29回 BFIプロジェクトミーティング
日時: 2013/12/12（木）15:00-17:00
場所: 脳情報通信融合研究センター 大会議室 (A)
議題: 中村先生 (Prof. Yutaka Nakamura, Osaka University)