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本研究で、事前データなく、振動子間の相互作用およびノイズの大きさを推定する新理論を開発。 機械学習やAIへの期待が集中する今日に、起きている現象を方程式で記述し、理論を作って答えを導く「物理学の伝統的スタイル」によって本研究は達成された。  約24時間周期の概日リズムや約1秒間隔の心臓の拍動など、生物に見られる多様なリズムは、振り子時計にもたとえることができる「振動子」から作り出されています。リズムを乱す要因となりうるノイズにさらされた中でも安定的なリズムが生み出されている理由は、複数の振動子が相互作用することによって、互いに足並みを揃える「同期状態」を維持しているからです。逆に、相互作用が十分強くなければ機能不全に陥ります。相互作用の強さを、観察対象を傷つけることなく自然な状態のままで測ることができれば、相互作用によって機能を正常に保つ仕組みを明らかにできる可能性があります。 このような背景から、九州大学数理・データサイエンス教育研究センター/大学院芸術工学研究院の森史助教と東京大学大学院新領域創成科学研究科の郡宏教授の研究チームは、結合位相振動子と呼ばれる数理モデルを用いて、振動子間の相互作用およびノイズの大きさを、自然に発生する振動の時刻のデータだけから推定する公式を導出しました。同様の推定を機械学習で行おうとすると事前に膨大な教師データ、すなわち、相互作用強度があらかじめわかっているシステムの振動時刻データが必要ですが、本手法は教師データを必要とせず、しかも、比較的少量のデータで正確な推定を実現します。本手法によって、生物システムなどのデリケートなシステムの情報を得られる可能性が大きく広がりました。 本研究成果は、米国科学アカデミー紀要『Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America(PNAS)』の掲載に先駆け、オンライン版が2022年2月2日(現地時間)に公開されました。 (参考図)(a)シミュレーションで得られた2つの振動子の振動の時刻のデータ。赤線と緑線が縦に揃っていることは、振動子1と2が同じタイミングで振動している、つまり、同期していることを表している。(i)の結合とノイズの大きさは、(ii)の2分の1に設定してあるが、そのことは同期の程度からは読み取れない。 (b)導出した公式に(a)のデータを当てはめ、結合とノイズの大きさの同時推定を行った結果。推定値は、真の値(×印)を捉えることに成功している。 本研究についての詳細はこちら 論文情報 タイトル: Noninvasive inference methods for interaction and noise intensities of coupled oscillators using only spike-time data 著者名: Fumito Mori and Hiroshi Kori 掲載誌: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America(PNAS) DOI: 10.1073/pnas.2113620119    研究に関するお問い合わせ先 芸術工学研究院 森 史 助教 ツイート 一覧に戻る トップページ ニュース 研究成果 同期したシステム間の結合を振動時刻データから推定する公式を考案 研究成果 Humanities & Social Sciences Art & Design Life & Health Math & Data Physics & Chemistry Materials Technology Environment & Sustainability 年別 2024年 2023年 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年以前 九州大学Kyushu University〒819-0395 福岡市西区元岡744 お問い合わせ | アクセス 採用情報 学部・大学院等 国際交流・留学 資料請求 入試・入学 ニュース サイトポリシー 研究・産学官連携 イベント サイトマップ キャンパスライフ 九州大学について COPYRIGHT © KYUSHU UNIVERSITY. 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