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藤原 寛太郎

データサイエンスコアマネージャー

特任准教授

計算論的神経科学に基づく数理モデルとその応用

研究概要

神経科学は、多岐にわたる専門領域による学際的な研究分野である。これまでの神経科学に対する理論的なアプローチは、神経科学研究に新たなアイディアをもたらしたり、方向性を形づけるのに貢献してきた。近年の神経科学研究において、理論神経科学の役割はますます大きくなっている。実験技術の発展に伴うビッグデータの出現、AI技術の発展はその大きな要因の一つである。理論神経科学はビッグデータの理論的扱いを可能とし、また神経系とAIの共通原理を導き出すことが期待されるからである。私は、神経科学における実験と理論研究の橋渡しを行うという目的のもと、神経データ解析の理論と神経系の数理モデリングを行っている。

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主要論文

Ohnishi H, Shimada Y, Fujiwara K, Ikeguchi T. Chaotic neurodynamical search with small number of neurons for solving QAP, Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol. 8, No. 3, pp. 255-265, 2017.

Kobayashi T, Shimada Y, Fujiwara K, Ikeguchi T. Reproducing infra-slow oscillations with dopaminergic modulation, Scientific Reports, 7: 2411, 2017.

Fujiwara K, Suzuki H, Ikeguchi T, Aihara K. Method for analyzing time-varying statistics on point process data with multiple trials, Nonlinear Theory and its Applications, IEICE, Vol. 6, No. 1, 2015.

Kuroda K, Hashiguchi H, Fujiwara K, Ikeguchi T. Reconstruction of network structures from marked point processes using multi-dimensional scaling, Physica A, Vol.415, pp.194-204, 2014.

Kurebayashi W, Fujiwara K, Ikeguchi T. Colored noise induces synchronization of limit cycle oscillators, EPL (Europhysics Letters), Vol.97, p.50009, 2012.

Kantaro Fujiwara and Kazuyuki Aihara. Time-varying irregularities in multiple trial spike data, European Physical Journal B, Vol. 68, pp. 283-289, 2009.

Fujiwara K, Aihara K. Trial-to-trial Variability and its influence on higher order statistics, Journal of Artificial Life and Robotics, Vol. 13, pp. 470-473, 2009.

Fujiwara K, Fujiwara H, Tsukada M, Aihara K. Reproducing bursting interspike interval statistics of the gustatory cortex, Biosystems, Vol. 90, pp. 442-448, 2007.

略歴

東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。博士(情報理工学)。計算論的神経科学、特に単一ニューロンの数理モデル研究及びニューラルネットワークにおける学習・適応の研究に従事。日本学術振興会特別研究員(PD)時は主に神経データ解析の理論研究に従事。埼玉大学大学院理工学研究科助教、東京理科大学工学部助教時は教育の傍ら、これまでの計算論的神経科学に関する研究と並行して非線形理論とその応用研究にも従事。現在は神経科学における実験と理論研究の橋渡しを目的とした計算論的神経科学研究、そしてデータサイエンスコアのマネージャーとして計算資源やソフトウェア管理を通して研究支援を行なっている。