研究概要
複雑系数理モデリングのための理論構築およびその広範な科学技術分野への応用に関する研究を、主として数理工学とカオス工学の観点から行って来ている。特に、複雑系の数理モデリングと解析のために、(1) 複雑系制御理論、(2) 複雑ネットワーク理論、および (3) 非線形データ解析とデータ駆動モデリングの3つの柱からなる理論的プラットフォームを構築した。本IRCNでは、ニューロインテリジェンスの実現を目指して、脳に関する神経科学・臨床研究と次世代AIを、脳の複雑ダイナミクスの数理モデリングとデータ解析によって橋渡しする研究に従事している。
主要論文
Masuda, N., Aihara, K. and MacLaren, N.G. (2024) Anticipating Regime Shifts by Mixing Early Warning Signals from Different Nodes. Nature Comm 15(1): 1086, 1-15.
Sakemi, Y., Nobukawa, S., Matsuki, T., Morie, T., and Aihara, K. (2024) Learning Reservoir Dynamics with Temporal Self-Modulation. Comm Phys 7: 29, 1-11 (2024).
Sakemi, Y., Yamamoto, K., Hosomi, T., and Aihara, K. (2023) Sparse-firing Regularization Methods for Spiking Neural Networks with Time-to-first-spike Coding. Scientific Reports 13: 22897, 1-12.
Tong, Y., Hong, R., Zhang, Z., Aihara, K., Chen, P., Liu, R., and Chen, L. (2023) Earthquake Alerting based on Spatial Geodetic Data by Spatiotemporal Information Transformation Learning. Proc Natl Acad Sci USA 120(37): e2302275120, 1-12.
Kanamaru, T., Hensch, TK., and Aihara, K. (2023) Maximal Memory Capacity Near the Edge of Chaos in Balanced Cortical E-I Networks. Neural Computation 35(8): 1430-1462.
Sakemi, Y., Morino, K., Morie, T., and Aihara, K. (2023) A Supervised Learning Algorithm for Multilayer Spiking Neural Networks Based on Temporal Coding Toward Energy-Efficient VLSI Processor Design. IEEE Trans Neural Networks and Learning Systems 34(1): 394-408.
Tanaka, G., Matsumori, T., Yoshida, H., and Aihara, K. (2022) Reservoir Computing with Diverse Timescales for Prediction of Multiscale Dynamics. Phys Rev Res 4(3): L032014, 1-7.
Aihara, K., Liu, R., Koizumi, K., Liu, X., and Chen, L. (2022) Dynamical Network Biomarkers: Theory and Applications. Gene 808: 145997, 1-10.
Inagaki, T., Inaba, K., Leleu, T., Honjo, T., Ikuta, T., Enbutsu, K., Umeki, T., Kasahara, R., Aihara, K., and Takesue, H. (2021) Collective and Synchronous Dynamics of Photonic Spiking Neurons. Nature Comm 12: 2325, 1-8.
Chen, P., Liu, R., Aihara, K., and Chen, L. (2020) Autoreservoir Computing for Multistep Ahead Prediction based on the Spatiotemporal Information Transformation. Nature Communications 11: 4568, 1-15.
Leng, S., Ma, H., Kurts, J., Lai, Y-C., Lin, W., Aihara, K., and Chen, L. (2020) Partial Cross Mapping Eliminates Indirect Causal Influences. Nature Comm 11: 2632, 1-9.
Omi, T., Ueda, N., and Aihara, K. (2019) Fully Neural Network based Model for General Temporal Point Processes. Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019): 2120-2129.
Leleu, T., Yamamoto, Y., McMahon, P., and Aihara, K. (2019) Destabilization of Local Minima in Analog Spin Systems by Correction of Amplitude Heterogeneity. Physical Review Letters 122(4): 040607, 1-6.
Ma, H., Leng, S., Aihara, K., Lin, W., and Chen, L. (2018) Randomly Distributed Embedding Making Short-term High-dimensional Data Predictable. Proc Natl Acad Sci USA 115(43): E9994-E10002.
Schäfer, B., Beck, C., Aihara, K., Witthaut, D. and Timme, M. (2018) Non-Gaussian Power Grid Frequency Fluctuations Characterized by Lévy-stable Laws and Superstatistics. Nature Energy 3(2): 119-126.
McMahon, P.L., Marandi, A., Haribara, Y., Hamerly, R., Langrock, C., Tamate, S., Inagaki, T., Takesue, H., Utsunomiya, S., Aihara, K., Byer, R.L., Fejer, M.M., Mabuchi, H. and Yamamoto, Y. (2016) A Fully-programmable 100-spin Coherent Ising Machine with All-to-all Connections. Science 354(6312): 614-617.
Inagaki, T., Haribara, Y., Igarashi, K., Sonobe, T., Tamate, S., Honjo, T., Marandi, A., McMahon, P.L., Umeki, T., Enbutsu, K., Tadanaga, O., Takenouchi, H., Aihara, K., Kawarabayashi, K., Inoue, K., Utsunomiya, S. and Takesue, H. (2016) A Coherent Ising Machine for 2000-node Optimization Problems. Science 354(6312): 603-606.
Fujioka, E., Aihara, I., Sumiya, M., Aihara, K. and Hiryu, S (2016) Echolocating Bats Use Future-target Information for Optimal Foraging. Proc Natl Acad Sci USA 113(17): 4848-4852.
Takahashi, N., Hirata, Y., Aihara, K. and Mas, P. (2015) A Hierarchical Multi-oscillator Network Orchestrates the Arabidopsis Circadian System. Cell 163(1): 148-159
Aihara, K. (2002) Chaos Engineering and its Application to Parallel Distributed Processing with Chaotic Neural Networks. Proc IEEE 90(5): 919-930.
略歴
1977年東京大学工学部電気工学科卒業、1982年東京大学大学院工学系研究科電子工学専門課程博士課程修了（工学博士）。 東京電機大学工学部助教授、同教授、東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻教授、JST ERATO 合原複雑数理モデルプロジェクト 研究総括、内閣府 最先端研究開発支援プログラム（FIRST）合原最先端数理モデルプロジェクト 中心研究者、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻教授、東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻教授、東京大学生産技術研究所教授などを経て、現在東京大学特別教授／名誉教授、東京大学ニューロインテリジェンス国際研究機構IRCNエグゼクティブディレクター（兼任）、科学技術振興機構未来社会創造事業・共通基盤領域数理テーママネージャー（兼任）、理化学研究所特任顧問（兼任）、内閣府合原ムーンショットプロジェクト・プロジェクトマネージャー（兼任）など。
