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応用脳科学アカデミー

     

アドバンス 2021年度

ヒトは美味しさをどう感じているのか:日下部 裕子(国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 食品研究部門 グループ長補佐)

食品を口に入れた時に引き起こされる感覚は、ひとくくりに「味」と表現されてしまうことが多いですが、実際には味、香り、食感、温度など様々な感覚が関与しています。また、「味」に対する私たちの体の反応は、単に味の種類やおいしい・...

人工知能は脳から何を学べば良いのか:銅谷 賢治(沖縄科学技術大学院大学 神経計算ユニット 教授)

今日の人工知能は、パターン認識やゲームなど特定の課題では人間を超える性能を実現していますが、総合的に見ると人間や脳には遠く及ばない面がいくつもあります。特徴的なのは、1) 約20ワットと言われる低エネルギー消費で高度な知...

ヒトの運動機能向上支援システムの開発:平島 雅也(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 脳情報通信融合研究室)

ヒトの運動の解析に用いる筋骨格モデルは1990年頃に開発されて以来、スポーツ、リハビリテーション、整形外科、人間工学、アニメーションなど幅広い学問・産業分野で利用されてきた。しかし、従来の筋骨格モデルは筋のボリュームが無...

揺らぎを活かす脳の計算学習理論:寺前 順之介(京都大学 大学院情報学研究科 先端数理科学専攻…

脳は約千億のニューロンがそれぞれ数千のシナプスを介して互いに結合し合う巨大なネットワークである。興味深いことに脳内では、ニューロンの活動とシナプスの変化との両方が、自発性に、しかもランダムに動作することが分かっている。例...

運動に含まれる外界の知覚:羽倉 信宏(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 脳情報通信融合研究室 主任研究員)

ドリンクバーで飲み物を選ぶとき、コーヒーのカップに一直線に手を伸ばすこともあれば、色々迷いながら結局コーヒーを選ぶこともある。古典的な考え方では「意思決定のシステム」と「運動システム」は別々のものであり、「コーヒーに手を...

複雑系数理モデル学とニューロインテリジェンス:合原 一幸(東京大学 特別教授/名誉教授)

本講義では、複雑系制御理論、複雑ネットワーク理論、非線形データ解析理論、データ駆動モデリング等の複雑系数理モデル学の基礎理論とその応用に関して概説するとともに、ニューラルネットワーク理論やニューロモルフィックハードウェア...

脳科学と人工知能の融合:西田 知史(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(CiNet) 脳情報工学研究室 主任研究員)

近年の人工知能(AI)技術の発展は著しく、脳科学においても脳情報処理をモデル化するための重要な研究ツールとして利用されている。本講義の前半では、脳科学研究においてAI技術を利用するためのフレームワークと、一連の研究から得...

エキスパートの心脳限界突破 ~音楽と運動・知覚・認知の関係を探る~:古屋 晋一

エキスパートの演奏家は,幼少期からトレーニングを積み,卓越した演奏技能を獲得しています.しかし,こうしたスキルを頑健にするため,私たちの脳神経系には,トレーニングによってさらにスキルを向上することが困難となる「天井効果」...