ニュース

時系列データからルールを抽出し、未来を予測することができるデータサイエンティストを目指す学生を随時募集しております。興味を持たれた方は 気軽に問い合せ下さい。
2018年6月
人気度予測アルゴリズム (Kobayashi & Lambiotte, ICWSM 2016) の Python コード をGitHubにアップしました。Webマーケティングなどへの応用にお使いください。 Cコードは こちら です。
2017年5月
私が解説を執筆した書籍 「人工知能の見る夢は」 が文春文庫から発売されます。 SF作家と研究者のコラボによって、最新の人工知能のトピックを紹介した面白い本です。興味を持たれた方はぜひお買い求めください。
2017年4月
ウェブについての国際会議 WWW 2017 において、共同研究者の Julia Proskurnia 氏が Webコンテンツへのアクセス数を予測する新しい方法について発表しました。この研究は、Julia Proskurnia 氏、Karl Aberer 教授 (EPFL)、 Przemyslaw A. Grabowicz 博士 (マックスプランク研究所)、Carlos Castillo 博士 (Eurecat)、Philippe Cudre-Mauroux 教授 (ブリブール大学) との共同研究になります。
( プレスリリース )
2017年2月
神経細胞モデル (MAT model) の MATLAB コード をアップしました。様々な脳のシミュレーションにお使いください。

研究概要

本研究室では、時間とともに変化する何かについてのデータ (時系列データ) から、全体はどのようなルールに従っているのかを明らかにする方法論を開発しております。また、生物データの解析を行い、生物に学んだ新しいアルゴリズムを提案する研究を行っております。

研究テーマ

  • 脳科学, 社会学分野における時系列データマイニング
  • 神経細胞が行う情報処理についての研究
  • 脳、神経シミュレーション
  • 脳内で匂いを識別するメカニズムについての研究