神戸大学 大学院 理学研究科 数学専攻 教授
JST CREST「幾何学的離散力学を核とする構造保存的システムモデリング・シミュレーション基盤」研究代表者
〒657-8501 神戸市灘区六甲台町1-1
yaguchi@pearl.kobe-u.ac.jp
現実社会の様々な問題に対して,数理科学的アプローチにより,理論と実践の両面から取り組んでいます.現在は,特に,深層学習と幾何学的力学,物理シミュレーション技術を組み合わせた深層科学技術計算に中心的に取り組んでいます.
このような技術融合が進むことで,これまでよりもデータへの適合性の高いモデルに基づく科学技術計算が可能となったり,深層学習分野で盛んに利用されているGPUを用いた並列計算が容易に行えるようになると期待されています.
近年,古典的な物理シミュレーションの手法と深層学習を連携させる研究が注目されています.このような方法を使うと,これまで原理が不明でシミュレーションが困難だった現象なども,シミュレーションによる予測が可能となると期待されています.
近年,ロボットの受動歩行に代表されるように,身体などの動きだけで様々な機能が実現できることが分かってきています.このような問題に対して,実際に何が出来るのかを,理論・シミュレーションを連携して研究しています.
ピアノの弦やハンマーなど,楽器を構成するパーツの動きを物理学に基づいて計算することで,楽器の音をシミュレーションする研究を行っています.これにより,表現力豊かな電子楽器の開発を目指します.
コンピューターを用いた物理シミュレーション手法の構築のために,世界がデジタルだったと仮定した場合の物理学についての研究を行っています.
主に物理現象のための深層学習モデルに対して,そのモデル化誤差の解析など,理論的な研究を行っています.
従来,時系列解析は数値データを解析の対象としてきましたが,情報幾何学を利用することで,時間発展型ネットワークなど,数値以外の時間発展型データに対する時系列解析手法を構築しています.
Yuhan Chen, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, KAM Theory Meets Statistical Learning Theory: Hamiltonian Neural Networks with Non-Zero Training Loss (acceptance rate 15%)
Yuhan Chen, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, Neural Symplectic Form: Learning Hamiltonian Equations on General Coordinate Systems (splotlight, acceptance rate 3%)
Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, Takaharu Yaguchi, Symplectic Adjoint Method for Exact Gradient of Neural ODE with Minimal Memory (poster, acceptance rate 26%)
Shunpei Terakawa, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi, The Error Analysis of Numerical Integrators for Deep Neural Network Modeling of Differential Equations, the Machine Learning and the Physical Sciences (Workshop at NeurIPS 2020.)
Takashi Matsubara, Ai Ishikawa, Takaharu Yaguchi, Deep Energy-based Modeling of Discrete-Time Physics, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020.
佐野 英樹,若生 将史,谷口隆晴, 分布系のカオス同期化を用いた秘匿通信システム,計測自動制御学会論文集
寺川峻平, 谷口隆晴, 波動方程式と弾性方程式からなる連成系のシンプレクティック性について, 日本応用数理学会論文誌.
山内陽平, 山西雄大, 福元駿汰, 治京拓人, 太田 能, 西出 亮, 大山憲二, 谷口隆晴, 大川剛直, IoC : Internet of Cows -インタラクション分析による放牧牛飼養管理システム-, 情報処理学会デジタルプラクティス,特集「ビッグデータ,IoT,AI:最新の事例と人材育成」
M. Komatsu, S. Terakawa and T. Yaguchi, Energetic-Property-Preserving Numerical Schemes for Coupled Natural Systems, Mathematics.
テーマ:深層学習とベイズとモデル化:専門知識とビッグデータの同時活用に向けて
講演者:松原崇(神戸大学大学院 システム情報学研究科)
テーマ:老いの心理学の最前線:心理・行動データが示す人生の最後に重要なこと
講演者:増本康平(神戸大学大学院 人間発達環境学研究科)
T. Satoh and T. Yaguchi, On the equivalence of the norms of the discrete diffrential forms in discrete exterior calculus, Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics.
小松瑞果,谷口隆晴,Husbyらの実験データに対するアレルギー発症メカニズムの解析に向けた 抗原・抗体の体内動態モデルの構築,日本応用数理学会論文誌.