基本情報

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森岡　博史

MORIOKA HIROSHI


職名

准教授

学系

データサイエンス学系

メールアドレス

メールアドレス

ホームページ

https://sites.google.com/view/hiroshimorioka/

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • データ駆動

  • 深層学習

  • 知能情報学

  • 表現学習

  • 非線形モデル

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出身大学 【 表示 ／ 非表示 】

  • 京都大学  大学院情報学研究科  システム科学専攻

    大学，2015年03月，卒業，

  • 東京工業大学  総合理工学研究科  知能システム科学専攻

    大学，2011年03月，卒業，

  • 東京工業大学  工学部  制御システム工学科

    大学，2009年03月，卒業，

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学内職歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 滋賀大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科，准教授，2025年04月 ～ 継続中

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学外略歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 大阪大学 大学院情報科学研究科，特任准教授，2025年06月 ～ 継続中

  • 滋賀大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科，准教授，2025年04月 ～ 継続中

  • 特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター，研究員，2023年04月 ～ 2025年03月

  • 国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター，特別研究員，2019年04月 ～ 2023年03月

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / ソフトコンピューティング

  • 知能情報学

  • ソフトコンピューティング

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Causal Representation Learning Made Identifiable by Grouping of Observational Variables，Proceedings of The Forty-first International Conference on Machine Learning (ICML2024)，2024年07月，Hiroshi Morioka, Aapo Hyvärinen

    ，単著

    担当区分：筆頭著者,　責任著者  

  • Nonlinear independent component analysis for principled disentanglement in unsupervised deep learning，Patterns，4巻 10号 （頁 100844） ，2023年10月，Aapo Hyvärinen, Ilyes Khemakhem, Hiroshi Morioka

    DOI:10.1016/j.patter.2023.100844，研究論文（学術雑誌），単著

  • Connectivity-contrastive learning: Combining causal discovery and representation learning for multimodal data，Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) （頁 3399 ～ 3426） ，2023年04月，Hiroshi Morioka, Aapo Hyvärinen

    研究論文（国際会議プロシーディングス），単著

    担当区分：筆頭著者  

  • Independent Innovation Analysis for Nonlinear Vector Autoregressive Process，Proceedings of The 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) （頁 1549 ～ 1557） ，2021年04月，Hiroshi Morioka, Hermanni Hälvä, Aapo Hyvärinen

    研究論文（国際会議プロシーディングス），単著

    担当区分：筆頭著者  

  • Nonlinear ICA of fMRI reveals primitive temporal structures linked to rest, task, and behavioral traits，NeuroImage，218巻 （頁 116989） ，2020年09月，Hiroshi Morioka, Vince Calhoun, Aapo Hyvärinen

    DOI:10.1016/j.neuroimage.2020.116989，研究論文（学術雑誌），単著

    担当区分：筆頭著者  

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産業財産権 【 表示 ／ 非表示 】

  • 特許権，地図生成装置，地図生成方法，移動体の移動方法，及びロボット装置，長谷川修, 森岡博史, トンプラシット・ノッパリット, 李想揆

    出願番号（ 特願2010-209657， ） 公開番号（ 特開2012-64131， ） ，日本国

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 巡回因果表現学習による脳の予測行動原理の解明，その他，学術変革領域研究(A)，2024年04月 ～ 2026年03月，日本学術振興会

  • 非線形階層表現学習による集団ナビゲーション数理構造の解明，その他，学術変革領域研究(A)，2022年06月 ～ 2024年03月，日本学術振興会

  • 非線形因果探索法の開発による脳内情報伝搬の理解，若手研究，2022年04月 ～ 2025年03月，日本学術振興会

  • 脳・行動融合計測からのヒトの未来状態予測法の開発，若手研究，2019年04月 ～ 2022年03月，日本学術振興会

    脳のように複雑な非線形性をもつダイナミクスに対する新たな機械学習に基づく解析法を開発した．従来の解析法の多くは線形のダイナミクスや潜在成分を仮定したものがほとんどであった．そのような中この研究課題においては，より一般的な形の非線形ダイナミクスを対象とする新たな解析法として，深層学習に基づくデータ駆動型の教師なし表現学習法を開発し，その理論的な保証を与えることに成功した．

  • 非線形ダイナミカル表現学習法の開発による脳の理解と予測，その他，新学術領域研究(研究領域提案型)，2019年04月 ～ 2021年03月，日本学術振興会

    本研究は，複雑・非線形な脳のダイナミクスと，その背後にある潜在因子の理解を目的とする．そのために本研究では特に，代表者らが近年開発した非線形独立成分分析（ICA）手法を理論的にさらに発展させることで，新たな深層学習に基づく非線形ダイナミカル表現学習法を開発し，脳の非線形ダイナミクスとその背後にある潜在因子の推定を目指す．
    本年度は前年度から引き続き，脳ダイナミクスの背後にあり，それをコントロールしている潜在因子の抽出と理解に向けた，非線形ダイナミカル表現学習法の研究を行った．提案法は，近年代表者らが提案した深層学習に基づく非線形ICAを，内部に再帰的な結合と外部入力を持つダイナミカルモデルへと理論的に拡張したものであり，潜在成分にある種の仮定を持たせることで，その理論的な同定性の保証が可能となる．本年度は，前年度において提案した自己教師学習に基づく推定法に加え，さらに教師なし学習に基づく推定法を提案した．新しい教師なし推定法は自己教師学習のように補助観測変数を必要としないため，より汎用性の高い手法であるといえる．提案法の優位性をシミュレーションデータで評価したほか，実データでの有効性を示すため，脳磁図により計測された20人の被験者の脳活動データにも適用した．その結果，外部刺激（ここでは視覚，聴覚）に対応する成分が抽出されることを示し，神経科学的に妥当な結果を得ることができた．また，それらの潜在成分の被験者間での類似度を評価した結果，提案法による潜在成分が他手法よりも高い類似度を持つことが示された．これらの結果はヒトの脳ダイナミクスを理解する上で重要な知見であるといえる．また，提案手法は非線形ダイナミクスを解析する上で極めて汎化性の高い手法であり，脳に限らず様々なダイナミクスに適用可能であるため，今後さらなる発展が期待できる．

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