筑波大学 研究シーズ|
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研究キーワード：筑波大学における「ノイズ」 に関係する研究一覧：3件
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発表日：2026年3月26日
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筑波大学✕人工知能 #01 人間や社会のふるまいに自然法則を見出して数理モデル化。人間とAIの関係性にも着目。
私たち人間は、自らの意志によって行動している個々の存在です。ところが、個々の人間が集まった組織や社会などでは、SNSの「バズる」「炎上」といった特定の情報が急速に拡散されていく現象のように、集団が一つの意志を持ったようにブームが生まれ、一斉に同じような行動をとることがあります。このような人間社会の動きの背景にある、基本法則・原理を読み解き、記述する学問分野が「社会経済物理学」です。 システム情報系社会工学域の佐野幸恵准教授は、ブログやソーシャルメディアなどインターネット上に存在する膨大なデジタルデータを解析し、人間集団のふるまいを数理モデル化する研究に取り組んでいます。さらに...
キーワード：統計モデル/ブログ/自動運転/消費行動/AI/アルゴリズム/インターネット/エージェント/ソーシャルネットワークサービス（SNS）/ソーシャルメディア/ニューラルネットワーク/機械学習/計算社会科学/最適化/時系列データ/人工知能（AI）/ネットワーク科学/社会工学/情報発信/確率論/経済物理学/統計物理/統計物理学/統計力学/非平衡/非平衡統計力学/複雑系/物性物理/臨界現象/臨界点/ノイズ/相転移/データ解析/共進化/持続可能/シナリオ/シミュレーション/ニューラルネット/モデル化/航空機/自動車/津波/東日本大震災/数理モデル化/花粉/子宮/スポーツ/ゆらぎ/HPV/ワクチン/意志決定/育児/感染症/公衆衛生/高齢化/高齢者/子宮頸がん
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学生物学工学総合生物農学
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発表日：2025年7月29日
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生物実験のばらつきを学習したAIにより高性能な無血清培地を開発
AI（人工知能）による機械学習を用いた培地最適化において、生物学的変動を学習したモデルを開発しました。このモデルを活用し、市販品と比較して約1.6倍の細胞濃度を達成する高性能な無血清培地の作成に成功しました。 細胞培養は、医薬品製造、再生医療、食品、素材など、多様な分野で活用される基盤技術です。この細胞培養の良し悪しを決める重要な因子は培地（さまざまな栄養成分で構成される溶液）です。そのため、培養の目的に応じた培地の最適化が不可欠です。近年、効率的な培地最適化のために、AI（人工知能）による機械学習が用いられています。しかしながら、学習データとなる細胞培養における実験データには、細...
キーワード：AI/アルゴリズム/機械学習/最適化/人工知能（AI）/ノイズ/持続可能/持続可能な開発/血清/卵巣/ゆらぎ/再生医療/細胞培養
他の関係分野：情報学数物系科学工学
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発表日：2025年4月25日
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自由行動下マウス脳の長期活動を捉える新たな解析手法を開発
脳内の神経活動を解析する新しい手法により、自然に活動する動物脳内の神経活動を99日間以上追跡することが可能になりました。この技術は、撮影のセッションをまたぐデータを高精度に解析できます。記憶の仕組みや神経疾患の進行解明に役立つ重要な研究ツールとして期待されます。 自由に行動し、自然な睡眠を取るマウスの脳内神経活動を可視化するための手法として、超小型顕微鏡によるカルシウムイメージングが広く用いられています。しかし、この手法は、複数のイメージングセッションをまたぐ神経細胞集団の分析において、セッション毎に変化する撮影視野や脳組織の微細な変形を扱うことができず、集団内の同一の細胞を正確に...
キーワード：アルゴリズム/最適化/ノイズ/持続可能/持続可能な開発/神経活動/カルシウムイメージング/カルシウム/マウス/神経細胞/神経疾患/睡眠
他の関係分野：情報学数物系科学工学総合生物