教育活動

大学院: 未定

研究活動

イベント時系列解析とその応用（2013～現在）：
イベント時系列はあるイベントが起きた時刻についてのデータで、ソーシャルメディア分析・マーケティング・脳科学などのさまざまな分野で現れる。私たちはイベント時系列の解析技術を開発し、脳科学[1]やソーシャルメディア分析[2]へ応用を進めてきた。



神経細胞の数理モデリング（2006～現在）：
神経細胞は脳の素子であり、その機能を理解することは脳科学にとって重要である。私たちは、神経細胞を高精度にシミュレーションする数理モデルの提案 [3]、神経細胞の入力信号を推定するデータ解析技術の開発 [4]、神経細胞数が情報伝達効率に与える影響 [5] などについて研究を進めてきた。




神経活動データから脳の回路図を描く技術を開発した [1]。

文献

[1] Kobayashi R, Kurita S, Kurth A, Kitano K, Mizuseki K, Diesmann M, Richmond BJ, and Shinomoto S. "Reconstructing neuronal circuitry from parallel spike trains", Nature Communications, 10:4468 (2019)
[2] Kobayashi R and Lambiotte R. "TiDeH: Time-Dependent Hawkes Process for Predicting Retweet Dynamics", Proc. of 10th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2016), pp.191-200, Cologne, Germany (2016)
[3] Kobayashi R*, Tsubo Y*, and Shinomoto S. "Made-to-order spiking neuron model equipped with a multi-timescale adaptive threshold", Frontiers in computational neuroscience 3:9 (2009) (*: Equal Contribution)
[4] Kobayashi R, Tsubo Y, Lansky P, and Shinomoto S. "Estimating time-varying input signals and ion channel states from a single voltage trace of a neuron", Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011), pp.217-225, Granada, Spain (2011)
[5] Kostal L, Kobayashi R. "Critical size of neural population for reliable information transmission", Physical Review E (Rapid Communication), 100:050401(R) (2019)

その他

物理学会、人工知能学会、神経科学学会、神経回路学会各会員。
人工知能学会編集委員（2014～18）、Frontiers in Computational Neuroscience Review editor (2013～現在)、AAAI Conference on Web and Social Media: Programme Committee (2016～18)、12th ACM Web Science Conference: Programme Committee (2020) 等。

将来計画

これまでは、主に脳、生命システムを対象に研究を進めてきた。今後は、ソーシャルメディアや人間科学、社会科学など文系と理系の境界領域にもチェレンジしたい。

教員からのメッセージ

勉強することも大切ですが、いろいろな人と話しをすることも大事なことです。もし、私の研究内容に興味を持ったら、気軽に連絡を取ってみてください。

ホームページのURL

http://www.hk.k.u-tokyo.ac.jp/r-koba/index.html