九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 河原研究室 (及び、理化学研究所 革新知能統合研究センター 構造的学習チーム) では、主に以下のテーマに関連した研究について取り組んでいます。
個々の研究内容の詳細については [Publication] ページをご参考ください。
主要な研究の概要については、九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 の 研究・技術カタログ内の記事 をご参考ください。
また、2. 自然科学へのデータ駆動によるアプローチ に関連した最近の成果としては、例えば、下記のものがあります。
K.Fujii et al., "Physicall-interpretable classification of network dynamics in complex collective motions," Scientific Reports (2020)
スポーツなどの集団運動におけるエージェント間の相互作用を、モード分解し解析する方法を提案しています。
Y. Shiraishi et al., "Neural decoding of ECoG signals using dynamic mode decomposition," Journal of Neural Engineering (2020)
ブレイン・コンピュータ・インターフェース(BCI)における動的モード分解を用いた新たな手法を提案しています。
3. 産業応用への展開に関連した研究としては、例えば下記のものがあります。
* その他の情報については、ここに逐次アップデートしていきたいと思っています。