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アオキ タケル
青木 健  助教
東京理科大学 工学部 情報工学科
プロフィール | 研究シーズ | 担当授業（11件）
レフェリー付学術論文（4件） | レフェリー付プロシーディングス（6件） | 学会発表（38件）
グループ IT
研究・技術キーワード 時系列予測
研究・技術テーマ
  • 大脳新皮質学習アルゴリズム
  • 階層時間記憶
  • 時系列予測
研究・技術内容 時系列予測は，意思決定に不可欠な情報技術であり，人々の未来に対する不安や心配を軽減し，将来を発展させるための計算知能の重要な研究課題である．ニューラルネットワークにもとづくLSTMの有用性が広く知られているが，私は，次世代の基盤を構築するために大脳新皮質学習アルゴリズム(Cortical Learning Algorithm, 以下CLA)という新しいモデルに注目している．CLAは，入力データを活性状態のカラムのパターンで表現し，入力データの文脈を活性状態のセルのパターンで表現する．予測は，予測状態のセルのパターンで表す．シナプスが，カラムとセルの状態を遷移させる．データを離散表現するところ，オンラインで予測器を適応的に構成するところがCLAの特徴であり，時系列予測に分がある．私はこれまで，CLAの予測性能を高める方法論の構築に取り組んできた．今後は，多様なデータから関連した時系列データを見出して活用することで，精度と信頼性が高い予測を実現する方法論の構築に取り組む予定である．また，予測の結果を出力するだけでなく，予測した理由と因果関係を説明できる方法論の構築にも取り組む予定である．
産業への利用
可能な産学連携形態
具体的な産学連携形態内容
その他所属研究機関
所属研究室
所有研究装置
SDGs
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