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応用脳科学アカデミー

2023年度

深層生成モデルとヒト脳活動の融合研究:高木 優(大阪大学 大学院 生命機能研究科 助教・情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター 協力研究員)

脳活動と機械学習モデルの対応関係を探ることは、脳がどのように世界を表現しているかを理解するだけでなく、機械学習モデルと脳の認知がどのように関連しているかを解釈することもできるユニークなアプローチです。本講義では、近年我々が提案した、画像生成AIの一種である深層生成モデル(Stable Diffusion)とヒト脳活動を結びつけた研究と、その発展について紹介します。

講師

高木 優 先生
大阪大学 大学院 生命機能研究科 助教
情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター 協力研究員

日時

2023年11月1日(水)13:00~17:30(12:40より受付開始)第3部 15:40~16:50
当日の全体スケジュールはこちら⇒アーカイブ受講受付中。詳細・申込は事務局までお問い合わせください。

場所

オンライン(Zoom)

お問い合せ先

本アカデミーに関するご質問等は、「各種お問い合わせフォーム」より、お問い合わせください。

講師紹介

高木 優(たかぎ ゆう)先生

現職

  • 大阪大学 大学院 生命機能研究科 助教
  • 情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所 脳情報通信融合研究センター 協力研究員

経歴

  • 2015年: 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士前期課程
  • 2018年: 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士後期課程
  • 2018-2020年: オックスフォード大学 研究員
  • 2020-2021年: JSPS海外特別研究員(スタンフォード大学)/東京大学大学院人文社会学系研究科 特任研究員
  • 2020-現在: 大阪大学大学院生命機能研究科助教 兼 情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター 協力研究員

研究概要

脳活動と機械学習モデルの対応関係を探ることは、脳がどのように世界を表現しているかを理解するだけでなく、機械学習モデルと脳の認知がどのように関連しているかを解釈することもできるユニークなアプローチです。私は、近年発展している様々な機械学習モデルと様々な認知活動中の脳活動との関係を探る研究をしています。

主な業績

  • High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity, Yu Takagi, Shinji Nistimoto, CVPR 2023
  • Relationship between nuclei-specific amygdala connectivity and mental health dimensions in humans., Miriam C Klein-Flügge, Daria E A Jensen, Yu Takagi, Luke Priestley, Lennart Verhagen, Stephen M Smith, Matthew F S Rushworth, Nature human behaviour, 2022
  • Intergenerational transmission of the patterns of functional and structural brain networks., Yu Takagi, Naohiro Okada, Shuntaro Ando, Noriaki Yahata, Kentaro Morita, Daisuke Koshiyama, Shintaro Kawakami, Kingo Sawada, Shinsuke Koike, Kaori Endo, Syudo Yamasaki, Atsushi Nishida, Kiyoto Kasai, Saori C Tanaka, iScience, 2021
  • Adapting non-invasive human recordings along multiple task-axes shows unfolding of spontaneous and over-trained choice., Yu Takagi, Laurence Tudor Hunt, Mark W Woolrich, Timothy Ej Behrens, Miriam C Klein-Flügge, eLife, 2021
  • Demixed shared component analysis of neural population data from multiple brain areas, Yu Takagi, Steven W. Kennerley, Jun-ichiro Hirayama, Laurence T. Hunt, NeurIPS, 2020

             

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