理化学研究所 研究シーズ|
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研究キーワード：理化学研究所における「ニューラルネットワーク」 に関係する研究一覧：4件
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発表日：2025年10月8日
1
少数の細胞の「膜電位の揺らぎ」から海馬情報を再現
－情報損失を最小化する仕組みの解明－
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター 時空間認知神経生理学研究チームの大内 彩子 基礎科学特別研究員らの共同研究グループは、機械学習と電気生理学的手法を組み合わせることで、わずか五つの苔状（たいじょう）細胞[1]の膜電位変化[2]から、海馬...
キーワード：データ駆動/行動実験/ニューラルネットワーク/機械学習/人工知能（AI）/符号化/脳活動/揺らぎ/デジタル化/ナビゲーション/ニューラルネット/シナプス/一細胞/神経活動/神経生理学/生体内/大脳/大脳新皮質/空間認知/シークエンス/脳神経科学/ニューロン/脳科学/解剖学/マウス/歯状回/神経科学/神経回路/神経細胞/電気生理学/膜電位/海馬/睡眠/生理学/脳波
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学総合生物農学
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発表日：2025年7月31日
2
AIで実現する高解像度銀河シミュレーション
－銀河進化の計算を6カ月短縮し約2カ月で完了－
理化学研究所（理研）数理創造研究センター 数理基礎部門の平島 敬也 基礎科学特別研究員、東京大学 大学院理学系研究科の藤井 通子 准教授、森脇 可奈 助教、東北公益文科大学 公益学部 公益学科の平居 悠 講師、神戸大学 大学院理学研究科の斎藤 貴之 准教授、牧野 淳一郎 特命教授、マックス・プランク天体物理学研究所のウーリッヒ・フィリップ・ステインワンデル 博士研究員、フラットアイアン研究所 計算天体物理学センターのシャーリー・ホー グループリーダーの国際共同研究グループは、人工知能（AI）の深層学習[1]...
キーワード：ミリ波/AI/スーパーコンピュータ/ニューラルネットワーク/フレームワーク/画像処理/画像認識/機械学習/最適化/自然言語/自然言語処理/深層学習/人工知能（AI）/言語処理/密度揺らぎ/揺らぎ/生命の起源/サブミリ波/すばる望遠鏡/ダークマター/暗黒物質/宇宙物理学/衛星/化学進化/銀河/銀河形成/銀河系/銀河進化/元素合成/初期宇宙/衝撃波/新星/数値シミュレーション/数値計算/星間物質/星形成/星形成領域/太陽/大質量星/超新星/超新星爆発/超伝導/天体物理学/天文学/分光器/望遠鏡/惑星/矮小銀河/ボトルネック/大規模数値計算/エンジン/シミュレーション/ニューラルネット/フィードバック/モデル化/動力学/分解能/マッピング/層構造/高分解能/妥当性/ラット
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学農学
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発表日：2025年7月31日
3
「AI聖徳太子」が複数情報を聞き分け、開発方針を指示
－多様な要求物性の環境低負荷型プラスチック材開発に貢献－
理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター 環境代謝分析研究チームの藤田 凌 研修生（研究当時）、天本 義史 客員研究員、菊地 淳 チームディレクターの研究チームは、人工知能（AI）を用いて環境低負荷型のプラスチックの材料設計サイクルを高速化する手法を開発しました。本研究成果は、単一の計測から複数情報を抽出することで、多様な物性を要求される環境低負荷型のプラスチック材料開発に貢献するものと期待されます。カーボンニュートラル、サーキュラーエコノミー、ネイチャーポジティブ[1]に向...
キーワード：統計モデル/相関係数/特徴抽出/AI/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/情報抽出/畳み込みニューラルネットワーク/信号処理/深層学習/人工知能（AI）/医療機器/完新世/沿岸生態系/温室効果ガス/環境分析/低炭素社会/パルス/原子核/磁気共鳴/複雑系/揺らぎ/ノイズ/ヘリウム/温室効果/気候変動/磁場/超伝導/惑星/構造形成/自己組織/分子ダイナミクス/高分子/ケミカルリサイクル/生分解/カーボンニュートラル/持続可能/低炭素/ボトルネック/紫外線/持続可能な開発/評価手法/材料設計/カーボン/シミュレーション/ダイナミクス/ニューラルネット/プラスチック/ポリマー/マルチスケール/メタン/リサイクル/永久磁石/結晶化/高分子材料/資源循環/自動車/二酸化炭素/二酸化炭素/散逸構造/インフォマティクス/生分解性/生態系/水利用/土地利用/土地利用変化/プランクトン/植物プランクトン/生物多様性/微生物/磁気共鳴画像/組織化/超分子
他の関係分野：情報学複合領域環境学数物系科学化学工学総合生物農学
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発表日：2025年7月31日
4
大切な情報を抽出する神経回路モデル
－脳が非線形次元削減を実行している可能性－
理化学研究所（理研）脳神経科学研究センター 数理脳科学研究チームの吉田 健祐 特別研究員、豊泉 太郎 チームリーダーの研究チームは、脳に存在する神経回路構造と脳型のシナプス可塑性学習則[1]を用いて、工学的な非線形次元削減[2]手法と同様の計算を実現する神経回路の数理モデルを提案し、この数理モデルが実際の神経回路の情報処理で活用されている可能性を示しました。本研究成果は、脳内での複雑な情報処理の...
キーワード：画像データ/高次元データ/データ駆動/類似度/アルゴリズム/ニューラルネットワーク/機械学習/神経回路モデル/人工知能（AI）/低次元/非線形/ノイズ/理論的研究/ニューロモルフィック/エネルギー効率/ニューラルネット/接合部/キノコ体/シナプス/神経活動/脳神経科学/脳科学/可塑性/感覚器/神経可塑性/シナプス可塑性/ショウジョウバエ/モデル動物/神経科学/神経回路/神経細胞/脳機能/睡眠
他の関係分野：情報学数物系科学生物学工学総合生物