【研究分野】紛争研究

【研究領域課題番号】15KT0041 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

議論 / 推論 / 機械学習 / ベイズ / 生成モデル / 計算論的議論 / ベイズ推論 / 逆問題 / 非単調論理 / 知能情報学 / 論理 / 紛争研究 / 受理可能性学習 / 教師あり学習 / 紛争解決 / 議論可視化

【研究成果の概要】

本研究計画において合計１０本の査読付き国際論文を発表した．主要な国際研究機関によれば研究代表者が筆頭責任著者を務めるそのうちの２本の論文（IJCAI 2017, KR 2018）は推論研究の最難関の国際会議である．また別の２本の論文（Argument & Computation 2015, JLC 2017)は研究代表者の研究領域の主要な論文誌である．さらに，本研究を進めるうちに新たな本質的な課題およびそれへの解法が明らかになり2018年に別の科学研究費を獲得するに至った．

【研究の社会的意義】

議論は紛争に対する合理的，社会的かつ平和的な解決手段である．一方，今日行われている議論の多くはそれがどのようなデータに裏付けられるのか，反例となるデータは存在するのかなどデータを用いて議論を適切に評価したり構築したりすることが容易ではない．この問題に対処するために，本研究課題ではウェブに存在する非構造化データから議論の構造を推定するための一般的な方法論を研究した．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2015-07-10 - 2019-03-31

【配分額】15,470千円 (直接経費: 11,900千円、間接経費: 3,570千円)

【研究分野】脳計測科学

【研究領域課題番号】15K01849 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

脳波 / デコーディング / 機械学習 / 逆問題 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / 機能的MRI

【研究成果の概要】

脳波は頭皮に貼付した電極から記録するために詳細な脳活動の違いは判別困難であり、想起した文字の判別は困難であると考えられている。この問題に対して、本研究では脳波の皮質信号源を計算的に推定することで解決することを試みている。
本研究期間において、推定した信号源を使うことで脳波を使う場合よりも母音判別率が大幅に向上することを示し、国際学術論文にて発表した（Yoshimura et al., Frontiers in Neuroscience, 2016）。
さらに、子音についても効果が示される結果が得られている（発表準備中）。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】24500163 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

脳活動信号計測 / デコーディング / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / 機能的MRI / 脳波 / 機械学習 / 逆問題

【研究成果の概要】

非侵襲の脳活動計測法（脳波および機能的核磁気共鳴画像法（fMRI））を用いて、ヒトが任意の文字を思い浮かべるだけで文字の画面入力や音声出力ができるようにするための基礎研究を実施した。ヒトが日本語の母音をイメージした際の脳波およびfMRIデータを取得し、得られた信号から脳波の皮質信号源信号を推定することで、脳波そのものを用いるよりも高い精度で何の文字をイメージしたかを判別できる可能性を示した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)