研究業績リスト
その他
ダンスにおける音楽性とは何か~複合的アプローチによる質的要因分析~
作成日時 07/2022–03/2025
Offer Organization: -, System Name: -, Category: -, Fund Type: competitive_research_funding, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
その他
作成日時 07/2022–03/2025
Offer Organization: -, System Name: -, Category: -, Fund Type: competitive_research_funding, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
その他
The study on the neural dynamics for understanding communication in terms of complex hetero systems
作成日時 23/07/2009–31/03/2014
Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: -, indirect: -)
領域の事後評価はAであり、その成果を冊子体の形で集約し、広く社会・国民に情報提供することには大きな意義がある。取りまとめ研究成果は以下のとおりである。
1.成果報告書の冊子体での編集と製本を行った。計画班11、公募班44の全ての計画研究・公募研究の班員が、計画班各8ページ、公募班各4ページで執筆し、研究の狙いとその成果を文書と図でわかりやすくまとめた。これらを冊子として製本し、領域に参加する研究者と関係者に配布した。
2.成果報告書のCDを作成し、冊子体に添付する形で配布した。
3.本成果をWeb上のデータベースDynamic Brain Platformとして成果公開するための準備を完成させた。これまで当領域の成果報告の場として作成公開して来たホームページは、領域終了後に管理できなくなる。そこで、この領域ホームページをINCF 日本ノードDynamic Bain Platform (DB-PF)に移管した。また、成果報告書の電子版をDB-PFにアップロードするための準備を行った。本公開は、広範な分野の人々から永続的な閲覧を可能にするもので、成果を社会・国民に発信する方法として有効であると期待できる。
その他
作成日時 1999–1999
Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 特定領域研究(A), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 1500000, indirect: -)
視覚的に与えられた目標に対して到達運動を行なう際の脳内過程を解明するため,心理実験と計算理論の手法を用いて研究を行なった.今年度は,二重課題の手法を用いた心理実験により運動指令生成の脳内過程の一端をつかむ結果を得たほか,そのメカニズムを説明する計算モデルを考案した.
実験において,被験者は,目標が提示されるとすぐに目標に対して手先を動かすとともに,音が提示されるとすぐに音の高低をマウスのボタンを使って答える.目標提示から音提示までの時間間隔を50-1250msの範囲でランダムに定め,音課題の反応時間が到達運動の進行とともにどのように変化するかを分析した.
その結果,音刺激の反応時間は,目標提示直後に増加しいったん急激に減少したのち,運動開始から運動終了に向けてゆっくりと減少することがわかった.このほか,運動終了200msごろに反応時間の最小値が急減する現象も見られた.また,対照実験の結果から,これらの現象は到達運動の実行に特有であることが明らかになった.
音課題の反応時間が到達運動のフェーズに応じてさまざまな影響を受けたという事実は,到達運動の実行において,複数のプロセスが運動の進行とともに役割を交代しながら関与していることを強く示唆する.
一方,運動指令生成の計算モデルに関しては,運動指令計画系と制御系が一体となったモデルを考えることで,昨年度の研究で明らかになった眼球運動の影響と上述した二重課題干渉を説明できるものを構成した.このモデルは,筋骨格系の順ダイナミクスモデルを用いて到達点を予測しながら適切な運動指令を選択するもので,その計算を運動実行中にオンラインで行なうことで運動開始後の環境変化に追随できる.
このモデルは全体の骨格を定めた段階であり,今後アルゴリズムを具体化して数値実験を行なうことにより,その振舞いを検証し,モデルの有効性を示す必要がある.
その他
作成日時 1995–1995
Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 奨励研究(A), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 900000, indirect: -)
1.従来から知られている錯視図形や多義図形に関して文献調査を行ない,知覚体制化に関する実験事実について検討した.
2.本年度の予算により導入した視覚刺激生成装置,画像表示装置を用いて,種々の視覚パターンを生成,提示し,被験者がどのような知覚を得るかについて心理物理学的手法を用いて実験を行なった.また,運動する点群や3次元的構造をもつ点群を提示して,それらが群化される様相について実験を行なった.
3.2.で得られたデータを検討した結果,1)知覚表現の単純化と2)知覚体制化のスコープの二つが,知覚体制化の原理メカニズムとして重要であるという示唆が得られた.1)は,「脳は対象の脳内表現がなるべく単純になるような知覚を得る」という仮説であり,2)は,「知覚体制化が起こる領域(スコープ)は動的に変化し,これが多義図形や不可能図形の解釈において本質的な役割を果たす」という仮説である.この仮説の下で,「注意」は体制化のスコープを制御する機能を担うものという解釈が得られた.
4.情報理論におけるAICやMDLの考え方を参照して,3.1)で挙げた「表現単純化原理」をアルゴリズムの形で定式化することを試みたが,完成には至らなかった.
5.今後の課題や発展として,1)異なる実験的手法を用いて,4.で述べたアルゴリズムを構築するために必要な実験データをさらに収集すること,2)それに基づいて上記のアルゴリズムを確実に動作する形に改善すること,3)さらに,脳の情報表現様式に関わる具体的なモデルを構成し3.で述べた仮説を検証することが挙げられる.
その他
作成日時 1994–1994
Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 奨励研究(A), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 900000, indirect: -)
1.昨年度までに提案した能動的認識のアルゴリズムを時間的な予測を含む場合に拡張し,少ない観測回数で対象の時間的変化を効率よく推定するアルゴリズムを構成した.また,構成したアルゴリズムの有効性を数値実験により検証した.
2.本年度の予算により導入した音声記録装置を用いて,種々の楽器音のデータを収集した.また,計算機によって人工的に音声データを生成し,音源分離実験のための音声データベースを作成した.
3.2.で得られたデータを解析した結果,音源分離のためのカギとなる特徴として,音の変化の同期性や倍音構造が有用であることが確認された.その一方で,これまでに提案してきた能動的認識のアルゴリズムに加えて,知覚体制化のアルゴリズムを構成し,それらの相互作用により特定の音源の情報を分離するメカニズムを考える必要があることが明らかになった.
4.3.の問題を解決するため,視覚の分野で得られている知覚体制化の原理を聴覚の分野に適用し,それを工学的なアルゴリズムとして定式化することを試みたが,完成には至らなかった.
5.4.と並行して,聴覚における知覚体制化のメカニズムを調べるため,特に,知覚体制化と関係があると思われる錯覚減少に着目して,合成音を用いた心理学的実験を行なった.
その他
作成日時 1994–1994
Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 一般研究(C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 1800000, indirect: -)
自然界の情報処理メカニズムの中で、脳の知的情報処理と、構造の自己組織化は特に興味深い。後者は化合などに始まり、生体の組織化にも及び、増殖と進化の所産として前者を生み出したといえる。このメカニズムの解明は生命工学研究の一環として重要であるばかりでなく、現実に役立つ新しい情報処理方式の開発につながると考えられる。
ここでは、脳の情報処理に関する我々自身の研究成果を活用して、構造の自己組織化の一つのモデルを構築した。抽象的になり易いテーマなので、具体的なイメージを打ち出すため、ハードウェアの場を考えた。まず、モータ、車輪、バッテリ、光センサ、タッチセンサなどを内蔵する5種類多数の素子で構造体を作ったとき、構造に応じて多様な機能が現れるようにしておく。そして、自然に発生した(またはランダムに初期設定された)構造情報が交配と突然変異によって次々に変化していくとき、種々の構造体が発生するようなモデルを構成した。構造情報(システム記述と名付ける)とその発現機構は、なかなかロバスト(頑健)にならない。つまり、交配を繰り返すうちに、構造体を表現できなくなってしまう。これを、有用な中間構造体を表現する第1段のシステム記述、最終の構造体を表現する第2段のシステム記述にわける階層メカニズムによって回避した。この結果を国際学会 IEEE World Congress on Evolutionary Computationに発表した。その後改良を重ね、機能的な構造体を効率的に自己発生するモデルとすることができた。発生した構造体(ロボット)は、例えば、障害物をよける、光の下で回転し暗闇で止まる、走光性、背光性などの機能を持つ。構造体発生のロバスト性を求めた結果、必然的に生体の増殖メカニズムへの類似性が現れた点が、この種の情報処理の本質を示しており、重要である。