【研究分野】認知科学

【研究領域課題番号】20670001 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

進化・発達 / 発達脳科学 / 複雑系 / 身体 / 発達 / 脳 / 運動 / 知覚 / ニューロイメージング / ネットワーク / 発達障害 / 言語 / 音楽 / 大脳皮質 / 自発活動 / 視線 / 乳児 / 視聴覚 / 睡眠 / U字型 / 近赤外分光法 / 神経ネットワーク / 自発運動 / 学習 / 脳機能イメージング

【研究成果の概要】

乳児期の脳と身体の活動が示す動的特徴は、認知発達の重要な拘束条件であると考えられる。本研究では、NIRSによる脳機能イメージングにより、視聴覚や言語に関わる脳の機能領域とネットワークの初期発達過程を明らかにした。また、自発運動を通じた認知的行動の変化や、自発運動と長期的発達の予後と関連を示す現象を提示した。発達における領域一般性と固有性、多重な時間スケールでの発展、予測性の発現等の理解に貢献した。

【研究種目】若手研究(S)

【研究期間】2008 - 2012

【配分額】104,000千円 (直接経費: 80,000千円、間接経費: 24,000千円)

【研究分野】計測・制御工学

【研究領域課題番号】09450171 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 / 共生 / ロバスト制御 / カオス制御 / モデル化 / 学習 / 確率 / 制御 / 安定性 / カオス / 集中化・多様化 / ネットワーク / 離散事象 / オートマトン / ゲート

【研究成果の概要】

本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。
広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。
それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化と多様な目的に対応する高度な制御を行う事が困難となり、従って、制御システム全体を非線形ネットワークとして捉え、これにより既存の制御手法にはない柔軟性と創造性を持ったシステムを構築する事が強く求められていた。
そこで、本研究では生命現象をも含む自然現象及び論理の世界を大規模複雑なシステムとして捉え、これをモデル化し制御するための一般化学習ネットワーク(ULNs:Universal Learning Networks)と確率一般化学習ネットワーク(PrULNs:Probabilistic Universal Learning Networks)およびネットワーク最適化の学習方式である適応的ランダム探索法(RasID:Random Search Method with Intensification and Diversification)と遺伝的共生アルゴリズム(GSA:Genetic Symbiosis Algorithm)を開発した。
又、これ等の手法を具体的応用システムに展開し、ロバスト制御、カオス制御等が統一した枠組の中で論ずる事が出来る事を明らかにしている。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1997 - 1999

【配分額】9,500千円 (直接経費: 9,500千円)

【研究分野】教育工学

【研究領域課題番号】08558010 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データベース / インターネット / WWW / 自動検索通知システム / 新聞記事 / 情報検索 / 学習 / 情報教育 / ネットワーク / 学会情報 / 教育工学 / 研究情報 / 情報提供

【研究成果の概要】

本研究は、教育に関する情報をインターネットを介して提供するシステムの研究開発を目的としている。その成果として、次のような結果を得た。
・「日本教育工学会発表論文等自動検索通知システム」の構築
日本教育工学会事務局と教育工学関連学協会連合事務局を持つ東京工業大学教育工学開発センターにおいて、学会の論文等のデータベースを構築し、最新の情報をユーザに電子メールで通知するシステムを開発した。システムは、データベースの更新時に、ユーザがあらかじめ登録したキーワード等を用いて、自動的に検索を行なう。新規情報が見つかった場合は、ユーザに対して電子メールで通知する。本システムでは、インターネットを経由してWWW上でデータベースを検索する機能も持つ。現在、学会のホームベージを通して公開し、運用している。
・「新聞情報自動検索通知システム」の構築
インターネット上に公開されている新聞記事を、児童・生徒、および教員が学習に活用できるようにするシステムを構築した。本システムは、インターネット上に公開された新聞記事をWebロボットで自動的に収集して、検索インデクスを構築する。そして、学習者があらかじめ登録したキーワードを含む記事を、定期的に自動検索し、新しい記事が見つかった場合は、登録した学習者に対して、電子メールで通知する。電子メールを受け取った学習者は、このページを通して、新聞社のWebサーバにアクセスし、記事を閲覧することができる。本システムにより、インターネット上の新聞記事を利用・活用する環境を構築することができた。
以上、これらの成果を総合的にまとまた。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】1996 - 1998

【配分額】10,300千円 (直接経費: 10,300千円)

【研究分野】計測・制御工学

【研究領域課題番号】06452256 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ペトリネットワーク / 脳科学 / 制御システム / 学習 / 自己組織化 / ニューラルネットワーク / R. B. F. / ファジ- / ベトリネットワーク / フアジー / ネットワーク / ペトリネット / 大規模複雑システム / 機能局在 / ニューラルネット / 脳

【研究成果の概要】

大規模複雑システムの制御は、適切なタイミングに適切な判断・指令を行う必要があるという点で脳機能と同じである。この視点に立ち、脳科学の最新の知見を活用した、従来よりより人間の判断機能に近い能力を持つ制御技術の確立を目標に研究を推進した。脳は各種機能が分散配置された機能局在構成である。そこで、まずはじめに、脳の機能局在を手本とし、制御に不可欠な学習機構を導入した大規模複雑システムの制御のための基本モデルを開発した。このモデルは、機能局在構成に適したペトリネットワークに学習能力を付加したものでLPN (Learning Petri Network)と名付けた。特に、機能局在構成を実現するために、状況に応じて適切なネットワーク経路を探索する教師付および自己組織化アルゴリズムがLPNの特徴である。次に、LPNの応用に関し、非線形不連続関数のパターン認識、非線形不連続動的システムの同定および非線形クレーンシステムの制御についてのシミュレーション実験を行った。この結果、LPNでは、入力に応じてト-クンの伝幡する経路が異なり、経路の選択制御(機能局在)が可能な事、又、これによって、強い非線形不連続関数の実現のためにはLPNの方がニューラルネットワークより優れている事、さらには、非線形ダイナミックスの固定および制御では一般のニューラルネットワークより2桁以上同定・制御特性が良くなる事を明らかにした。以上、古典制御理論あるいは現代制御理論で展開されてきた従来の制御技術とは事なる、脳の機能極在、学習に基づく新しい制御技術の基本部分を確立した。これにより、従来のプロセス制御のみならず、大規模複雑システムの計画・運用・制御を人間の判断機能に準じて、より高度に実現する事が出来るようになる。

【研究種目】一般研究(B)

【研究期間】1994 - 1995

【配分額】6,700千円 (直接経費: 6,700千円)