研究ユニット

The biological nonlinear dynamics data science unit investigates complex systems explicitly taking into account the role of time. We do this by instead of averaging occurrences using their statistics, we treat observations as frames of a movie and if patterns reoccur then we can use their behaviors in the past to predict their future. In most cases the systems that we study are part of complex networks of interactions and cover multiple scales. These include but are not limited to systems neuroscience, gene expression, posttranscriptional regulatory processes, to ecology, but also include societal and economic systems that have complex interdependencies. The processes that we are most interested in are those where the data has a particular geometry known as low dimensional manifolds. These are geometrical objects generated from embeddings of data that allows us to predict their future behaviors, investigate causal relationships, find if a system is becoming unstable, find early warning signs of critical transitions or catastrophes and more. Our computational approaches are based on tools that have their origin in the generalized Takens theorem, and are collectively known as empirical dynamic modeling (EDM). As a lab we are both a wet and dry lab where we design wet lab experiments that maximize the capabilities of our mathematical methods. The results from this data driven science approach then allows us to generate mechanistic hypotheses that can be again tested experimentally for empirical confirmation. This approach merges traditional hypothesis driven science and the more modern Data driven science approaches into a single virtuous cycle of discovery.

生物複雑性ユニットでは、生体分子回路から細胞集団までの様々な生物物理学システムにおいてどのように確率的変動下でも正常に機能しているのかを対象に研究をしています。

マウス脳において行動コンテキストが、どのように臭覚情報処理を調整するかを研究しています。手法は、神経生理学、イメージジング、回路解析、行動科学などを用います。

感覚知覚、学習と記憶、および意思決定などの脳の認知機能は、神経回路による計算から出現します。神経情報・脳計算ユニットでは、機械計算と比較して生物学的神経計算が有...

神経計算ユニットでは、脳のように柔軟かつ確実な学習を実現するアルゴリズムの開発と、それによる脳の学習の仕組みの解明に取り組んでいます。最大のテーマは「強化学習」...

代数学の中でも数学の多くの分野に関係する表現論は話題豊富な分野です。表現論と代数的組合せ論ユニットは、表現論の中でも対称群の研究をいくつかの方向に一般化する研究...

CSEユニットは、社会システムを形成する行動力学、生態系を形成する生態進化ダイナミクス、及びそれらの相互作用に焦点を当て、複雑適応系のダイナミクスを分析します。

The mission of the Analysis and PDE unit is to reveal and analyze the mathematical principles reflecting natural phenomena expressed by partial differential equations and advance the boundar...

距離空間上の解析ユニットは、多様な空間、特に先験的な平滑構造を持たない空間において解析的および幾何学的問題を考察します。本ユニットでは、サブリーマン多様体を含む...

重力、量子幾何と場の理論ユニットでは、時空の量子性について研究しています。一般相対性理論によって明らかになった重力の幾何学的な側面は、マトリックスモデル、テンソ...

量子情報科学・技術とは、量子力学と情報理論の融合によって生まれ、量子コンピュータや量子通信、量子計測などを含みます。

冷却原子気体から作られる合成少数・多体系を研究し、その性質やダイナミクスの定量化、制御、工学的手法の開発を行っています。

ナノスケールの世界では、電子は複数の場所に同時に存在し得るという特性をデータのコード化に利用できれば、情報処理に革命がもたらされます。量子ダイナミクスユニットで...

量子ビットと時空ユニットでは、時空の量子的性質について研究しています。

量子マシンユニットでは、量子サブシステムが個々の能力を凌ぐ機能を集合的に発揮できる量子デバイスの実用化を目指して、理論と実験の両面から研究しています。

量子工学・デザインユニットでは、量子情報科学における今日のアイデアを、システムデザインを通じて明日の量子技術にどのように反映させることができるかを探求しています。

量子情報セキュリティユニットでは、ランダム性の性質及びそのセキュア通信への応用に焦点を当てながら、量子情報処理のあらゆる側面について理論的な研究を行います。

量子情報物理実験ユニットでは高度に制御可能な量子系を対象とした研究を行います。特に、現在の研究では、単一光子を用いた光学的インターフェースを組み込んだイオントラ...