研究課題
本研究課題の２年度目に当たる平成29年度は，国際共同研究者との間での機械学習技術の開発，計算論的神経科学，データ駆動型科学に関する研究を進めるとともに，今後の国際共同研究に必要な関連研究の研究推進を行った．実験・計測データからの大規模神経ネットワークダイナミクス抽出の実現に向け，本年度は，物理モデリングとスパースモデリングの融合を行うことにより，神経ネットワークダイナミクスの抽出を実現するアルゴリズムの開発を推進した．大規模シミュレーションデータに基づいて，提案アルゴリズムの有効性を検証するとともに，推定精度向上のための提案アルゴリズムの更なる改良を推進した．さらに，高次元データに潜む潜在構造を抽出するための新たなクラスタリングアルゴリズムの構築を行うなど，国際共同研究の推進を行うとともに，これらの研究を，国内学会や国際学会において広く公表し，国際共著論文を含む複数の査読付きの英文論文として公表した．これらの研究成果は関連研究者の注目を受け，国際学会より最優秀論文賞を受賞するとともに，国内学会において優秀発表賞を受賞した．さらに，本研究課題における国際共同研究を推進するために，所属研究機関である神戸大学先端融合研究環・統合研究領域において，国際共同研究プロジェクト「神経回路網シミュレーションモデル研究」の研究プロジェクトリーダーに就任し，計算科学とデータ科学のアプローチを融合する学際研究を行った．
2: おおむね順調に進展している
予定していた研究がおおむね進展しているため．
国際共同研究者との連携を進め，研究を推進する．
すべて 2018 2017 その他
すべて 雑誌論文 (5件) (うち国際共著 1件、 査読あり 5件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (15件) (うち国際学会 9件、 招待講演 1件) 備考 (3件)
ACM International Conference Proceeding Series
巻: － ページ: －
Journal of the Physical Society of Japan
巻: 86 ページ: 084802:1-6
https://doi.org/10.7566/JPSJ.86.084802
Proceedings of 18th International Symposium on Advanced Intelligent Systems
巻: － ページ: 107-114
Privacy Preserving Extreme Learning Machine Using Additively Homomorphic Encryption
巻: － ページ: 1350-1357
Proceedings of 2017 International Joint Conference on Neural Networks
巻: 1628-1632 ページ: 1628-1632
http://www2.kobe-u.ac.jp/~omoritos/
https://researchmap.jp/omori/
http://www.oair.kobe-u.ac.jp/ir/project/11.html
