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神戸大学 大学院 システム情報学研究科 計算科学専攻 准教授

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

研究テーマ

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って取り組んでいます.特に,シミュレーションとモデリングについて,基礎と実践の両面からの研究をしています.

実践:シミュレーションと数理モデリング

  • 社会ネットワーク解析
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    近年のセンサデバイスの発展により,様々なデータが取得できるようになっています.特に,心理学・農学・経済学等に現れる,ネットワークとして得られるデータに対する統計的手法の研究を行っています.

  • Morphological Computing
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    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,モデリングとシミュレーションによるアプローチからの研究を行っています.

  • 楽器の物理シミュレーション
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    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.

基礎:数理科学の諸手法

  • 幾何学的離散力学
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    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.

  • 微分代数に基づくモデル解析
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    シミュレーションのためのモデルパラメータの推定や解析のために,微分代数を用いて入出力関係を求める手法を研究しています.

  • 統計多様体上の時系列モデル
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    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.

Scientific Machine Learning

近年の深層学習をはじめとする機械学習技術の発展に伴い,このような技術を科学技術計算と融合しようとする研究が進んでいます.このような融合が進むことで,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ります.

これらを踏まえ,様々な情報学・数理科学の知識・技術を組み合わせることで,

  • これまでモデリングが難しかった現象も扱え,
  • 物理的に破綻のないモデル化・シミュレーションコード化が可能であり,
  • プログラミングが容易である
ようなモデリング・シミュレーションプラットフォームの構築に取り組んでいます.


お知らせ


2020年10月31日
以下の講演が NeurIPS2020 のワークショップ Machine Learning and the Physical Sciences に受理されました.

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.)

2020年10月9日
深層学習を用いて物理現象をモデル化する方法として,エネルギー保存則・散逸則を厳密に保証した離散モデルを構築する手法を提案した研究が,機械学習分野のトップカンファレンス Neural Information Processing Systems (NeurIPS) に Oral として受理されました (acceptance rate 1900/9454=20%, oral 105/9454=1.1%).

Takashi Matsubara, Ai Ishikawa, Takaharu Yaguchi, Deep Energy-based Modeling of Discrete-Time Physics, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020.

2020年9月30日
下記の論文が受理されました.

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

2020年9月14日
KISC Workshop 2020を開催しました.

2020年8月31日
下記の論文が受理されました.

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.

2020年7月15日
下記の論文が掲載されました.

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」

2020年2月11日
下記の論文が受理されました.

M. Komatsu, S. Terakawa and T. Yaguchi, Energetic-Property-Preserving Numerical Schemes for Coupled Natural Systems, Mathematics.

2019年12月27日
第2回KISCセミナーを開催しました.

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)

2019年11月29日
第1回KISCセミナーを開催しました.

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)

2019年10月1日
戦略的創造研究推進事業CREST数理的情報活用基盤領域に研究課題「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」が採択されました.
2018年11月2日
下記の論文が受理されました.

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.

2018年9月25日
下記の論文が受理されました.

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.

2018年9月21日
ウェブページを更新しました.