募集中

元気な学生募集中です

死ぬほど研究したい & 元気に活動したい 学生募集中です。
研究の仕方、論文の書き方、研究を指導します。
当方、生きのよい准教授がおります。
企業、社会人で学位を取得したい方々もwelcomeです。
兎にも角にも、やる気に溢れ、元気で、天下を取りたい学生、求めています。

研究指導、募集中です

研究指導形式の委託研究も募集中です。
今、注目を集めている、AIや最適化に関連した研究指導が可能です。
指導例、豊富です。
それぞれのアルゴリズムの説明だけでなく、設計に取り込むときのノウハウ、実際の問題への適用結果へのコメント、技術相談が可能です。
これから重要になる 生体情報処理 関連の技術相談も可能です。

Task-guided Generative Adversarial Networks for Synthesizing and Augmenting Structural Connectivity Matrices for Connectivity-Based Prediction

我々のグループの新しいプレプリントです。

・この論文では、ヒトのコネクトミクス研究において、構造と機能の2つのネットワーク情報が重要であることを主張している重要な論文です。
・また、機械学習技術は有用ですが、通常、大規模なデータセットが必要です。しかしながら、ヒトを対象とする実験では、このデータセットを用意することが非常に難しくコストがかかります。
・この問題を解決するための、限られたデータセットからサンプルサイズを拡大するために生成敵対ネットワーク(GAN)を活用する新しいデータ拡張方法である「Task-guided Generative Adversarial Networks II」を提案しています。
・この方法は、データ内のより多くのタスク指向の特徴を捕捉することにより、データを効果的に拡張し、人間の認知特性の予測精度を向上させることを目指しています。
・NIMHヘルスリサーチボランティアデータセットを使用して流動知能を予測するためのデータ拡張の有効性を評価しました。
・提案手法によるデータ拡張は、予測精度を向上させるだけでなく、その潜在空間が構造的結合性と認知結果との相関を効果的に捉えることを示唆しています。

2024年度 修論諮問会

2024年度 修論諮問会 が開催されました。
M2 7名が下記の内容で発表しました。無事、終了。

Entropy Weighted Fuzzy C-MeansにおけるLasso正則化の効果
多目的進化的最適化による生体信号データモデリングのための特徴量選択
Mapperを用いたドライビング・プレジャーと脳活動の関係の位相的データ解析
ランダムフォレストを用いたスクワットフォーム判定アプリケーションの構築
メタボロミクスデータに対するスパースモデリングによる肥満型糖尿病性心機能障害の予測
VAEを用いたDeepIECフレームワークの提案
脳機能・構造ネットワーク回帰分析に基づく拡散的・収束的思考の神経基盤の探求

29th International Symposium on Artificial Life and Robotics AROB 29th 2024

別府・大分で開催された 29th International Symposium on Artificial Life and Robotics AROB 29th 2024 に参加しました。
学生2名(M2)を含めて、4件の発表を行いました。

OS7-1 Information matrix method for fitting COVID-19 time series data
Hiroshi Furutani, Tomoyuki Hiroyasu
OS7-2 Feature Selection for Biosignal Data Modeling: A Multi-objective Optimization Approach using Genetic Algorithms
Kazuki Hida, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu
OS7-3 A Novel Approach to Clustering: Entropy Weighted Fuzzy c-means with Lasso on Motion Sense Data
Koki Chikano, Kensuke Tanioka, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu
OS7-4 Comparing Single-Learner and Two-Learner Approaches on Data with Two Types of Interventions
Kensuke Tanioka, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu

2024 謹賀新年

2024年が始まりました。
ここ数年、一緒に活動していた谷岡先生が、4月から独立して研究室運営を行います。
そのため、HISlからは離れていきます。

新しい研究室体制でゆるやかに尖ってやっていきだいですね。

今年もどうぞよろしくお願いします。

第21回ITSシンポジウム2023

富山で開催された 第21回ITSシンポジウム2023 にて1件発表しました。
第21回ITSシンポジウム2023

Mapperを用いたトポロジカルデータ解析によるドライビング・プレジャーと脳活動の関連性の予備的検討
Preliminary Investigation of the Association Between Driving Pleasure and Brain Activity with Mapper-based Topological Data Analysis
礒嶋真生, 谷岡 健資, 廣安知之, 日和悟

Preliminary Investigation of the Association Between Driving Pleasure and Brain Activity with Mapper-based Topological Data Analysis

我々の新しいペーパーでました。
Paper

この研究は、生理学的、行動的、心理学的なデータを分析してDriving Pleasureに寄与する要因を探るものです。Mapper法を使用して、脳活動の動的な変化とDriving Pleasureとの関連を捉える形状グラフを構築します。道路の形状の変更がDriving Pleasureに与える影響を調査し、その結果、道路の形状の違いが主観的なDriving Pleasureと形状グラフの構造に反映されていることが明らかとなりました。

自動車の運転と、脳機能の関係をとらえた画期的な研究です。
続きも乞うご期待。

2023年度 秋学期

2023年度 秋学期が始まりました。
今年の夏はとても暑かったですね。
朝夕はだいぶ涼しくなりましたが、それでもまだ昼は暑いですね。

秋学期はM2は修論を作成して、B4は卒論を作成していきます。
良い論文にしてもらいたいですね。

B3が研究室に配属されたりもします。
頑張りましょう。

公開シンポジウム 「大学の教育・研究におけるChatGPTの利用―AIと共に知る「良心」が拓く未来―」

公開シンポジウム 「大学の教育・研究におけるChatGPTの利用―AIと共に知る「良心」が拓く未来―」
を開催しました。

概要

このシンポジウムでは、ChatGPTに代表される生成AI(対話型AI)を活用した大学教育の新しい展開や研究での効果、そして留意すべき課題について議論する。高度なAIは「諸刃の剣」としての側面を持っており、AIが人間や社会に対し悪用されたり、脅威とならないようにするためには、それを運用するための指針や新たな価値観が必要となる。良心学研究センターでは、2019年、2022年にAIに関するシンポジウムを開催し、「人工物(AI・ロボット)と共に知る良心」の視点から課題にアプローチしてきた。今回のシンポジウムでも、技術的側面の説明にとどまらず、新しい時代状況に対応するための良心概念の拡張可能性を考え、同志社ならではの対応の道を示したい。
ChatGPTなどの最先端のAIの教育への影響は、すでに世界中の大学等教育機関で議論されている。日本でも、学生によるレポート作成などにおいて、今後、AIの影響が如実に現れると予想される。学生のAI利用に対し、大学はどのように向き合っていけばよいのかについても共に考える機会としたい。

日時

2023年5月17日(水)16:40~18:40

場所

同志社大学 今出川キャンパス 同志社礼拝堂 および Zoomウェビナー

Estimation of a treatment effect based on a modified covariates method with L0 norm

我々のグループの新しいプレプリントです。

ランダム化比較試験において、新しい治療法が対照治療法に比べて十分でない場合がありますが、新しい治療法がすべての患者に対して無効なのか、特定の特徴を持つ患者のサブグループに対してのみ有効なのかは不明です。
このようなサブグループを検出し、患者に効果的な治療を提供するためには、治療効果を推定する必要です。
これを実現するために、スパース回帰法に基づくさまざまな治療効果推定方法が提案されていますが、これらの方法はノイズの影響を受けます。
そこで、L0ノルムを用いたラッソ回帰とリッジ回帰を用いた修正された共変量法に基づく新しい治療効果推定手法を提案しています。