日時・場所
８月２４日(木） １７：００～ 京都大学再生医科学研究所 西館地下会議室
発表者
外部講師： 北畑裕之（京都大学 理学部 物理学教室 助手）
タイトル： 「非平衡開放系におけるリズム発現・パターン生成」
アブスト： 化学・生物の世界におけるリズム現象・パターン形成などを物理的に考える際、非平衡開放系としてその特徴を捉える必要がある。実際に実験と対応しながら、非平衡開放系をどのようにして物理的に扱っていけばよいかについて議論する。
外部講師： 廣澤幸一朗（京都大学 再生医科学研究所 楠見研究室 M2）
タイトル： 「一分子追跡法による細胞膜での情報伝達機構の研究」
アブスト： 細胞膜は細胞外からの情報を細胞内へ伝えるための生体における情報伝達のプラットフォームである。細胞膜に存在する分子の挙動を１分子ごとに調べることで、数分続くような細胞反応も一分子単位では短いデジタル的な情報変換によりおきている様子がみえてきた。免疫細胞を用いた私の実験系を例に一分子追跡法で初めて分かることとその限界について紹介したい。
日時・場所
6/26日(月) 13:00～ 京都大学情報学研究科片井研究室（予定）
発表者
今回は，文献紹介の会とします．
谷口，杉浦，嶋本，石橋が情報提供を行う予定です．
日時・場所
5/23(火) 14:00～ 京都大学工学研究科物理工学系校舎
８２２会議室
発表者
内部講師： 杉浦孔明（京都大学博士課程）
タイトル： 「感覚情報を用いた可塑的なロボット身体図式の獲得」
アブスト： 従来のロボット研究では，設計者がロボットの形態に関するモデル(ロボット身体図式)を与えることが多い．しかし，形態が変化あるいは劣化するようなロボットを扱う場合には，ロボット身体図式を自己組織的に獲得することが望ましい．一方，ロボットやセンサノードの位置推定については，様々なlocalization手法が提案されている．ここで，ロボット身体図式の獲得を「身体上でのセンサ位置推定」として捉えれば，地表面上でのマッピングを身体上でのマッピングに置き換えることで，同様の手法を利用できることが想像される．
本発表では，相互相関と多次元尺度構成法を組み合わせたlocalization手法を用いて，ロボットの身体上に設置したセンサの位置をオンラインで推定する手法について紹介する．
外部講師： 池田心（京都大学 学術情報メディアセンター助手）
タイトル： 「仮想的な事例集合による政策表現とその進化的獲得」
制御や意思決定のための学習法として、政策をモデルと可調整パラメータで表現し、その政策を環境に適用し評価値を得てパラメータを最適化するDPS（Direct Policy Search）アプローチが注目されている。実際の応用を考えると、モデルには豊かな政策表現力の他、事前知識の導入が容易であったり、問題に合わせて柔軟な政策表現が可能であることなどが求められる。本発表では、仮想的な事例集合とCBR（Case-Based Reasoning）を用いて政策を表現し、それをGAを用いて進化させるDPSの枠組みを紹介する。」
日時・場所
4/14 (金) 14:00 京都大学 片井研 (工学部2号館412室)
発表者
外部講師：
半田久志（岡山大学助手）
タイトル： 「知覚変化予測に基づいた状態空間の構成」
アブスト： 本発表では，これまでに行ってきた研究，特に，強化
学習エージェントのためのGrowing Gas Neural Networks
を用いた知覚変化予測に基づいた状態分割法を中心として
話題提供を行う．
内部発表者：
谷口忠大（京都大学PD）
タイトル： 「STDP神経ネットワークと強化学習シェマモデルによる記号創発，もしくは道具的条件付けの獲得」
アブスト：
近年，大脳新皮質や海馬にて，STDP(Spike Timing-Dependent Plasticity )というスパイクタイミングの前後関係
に依存して結合強度の増強・減弱を行う学習則が発見されている．その機能はまだ未知数である．
本発表では，モジュール型の学習機構（シェマモデル，MOSAIC，DBSOM等）との関係において，STDP学習
則が持ちうる機能の可能性について示す．
特にこの法則を強化学習シェマモデルと結合させた場合には，いわゆる道具的条件付けのような学習を自己閉鎖
的なロボットに行わせることが出来る．
