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時系列からルールを抽出し、未来を予測することができるデータサイエンティストを目指す学生を募集しています。データサイエンスは新しい研究分野で明確な学問体系もありません。自分で新しい分野を切り拓いていくという気力, 体力を持った学生がデータサイエンスの研究に向いていると思います。また、 数理モデリング研究会 を運営しています。
このような研究に興味を持たれた方は 問い合わせ下さい。
2023年 1月: 研究会開催 (New!)
確率過程とその応用に関する研究会、第16回数理モデリング研究会 をハイブリッド開催 (現地会場: 国立情報学研究所) しました。
2022年12月: プレスリリース, 論文発表 (New!)
ワクチン接種期間中 (2021年1月〜10月) の新型コロナワクチンをめぐる Twitter上の人々の話題・関心の変化を分析した論文が 学術誌 Journal of Medical Internet Research から出版されました。日本語の解説 (プレスリリース) はこちら をご覧ください。 武富有香, 中山悠理, 須田永遠, 宇野毅明, 橋本隆子, 豊田正史, 吉永直樹, 喜連川優, Luis EC Rocha との共同研究になります。
2022年11月: 論文発表 (New!)
昆虫 (ショウジョウバエ) の嗅覚システムを数理モデル化した研究について 学術誌 Biosystems で発表しました。Hayeong Lee, Lubomir Kostal, 神崎 亮平との共同研究になります。
2022年8月: 本が出版されました (New!)
最近のAIに何ができて、何ができないのか、をまとめた本が文春新書から出版されました。
技術の細かい話ではなくAIについての全体像を知りたい方、AIはこれからの社会をどう変えて行くのかを考えたい方などには特にオススメします。リンク: Amazon
2022年4月: メンバー更新
新入生の皆さん、入学おめでとうございます。一緒に研究できるのを楽しみにしています。
2021年6月: 論文発表
様々なイベント (選挙, サッカーの試合, 映画の公開など) にオンライン上の人々がどのように反応するかをモデル化した研究を 国際会議 ICWSM-2021 で発表しました。
Patrick Gildersleve, 宇野 毅明, Renaud Lambiotteとの共同研究になります。
論文,   講演 (ビデオ)
2020年6月: 研究紹介動画の公開
研究紹介動画 をアップしました。 スライドのPDF は こちら です。私の研究内容は こちら にあります。 小林を指導教員にすることを検討されている方はぜひご覧ください。
2019年10月: プレスリリース, 論文発表
神経信号からニューロン (神経細胞) 間のつながりを推定するデータ分析技術についての論文が Nature Communications誌から出版されました。栗田 修平, Anno Kurth, 北野 勝則, 水関 健司, Markus Diesmann, Barry J. Richmond, 篠本 滋との共同研究になります。
プレスリリース: 日本語, Web アプリ, 論文: 英語
2018年6月: GitHub を始めました
人気度予測アルゴリズム (Kobayashi & Lambiotte, ICWSM 2016) の Python コード をGitHubにアップしました。Webマーケティングなどへの応用にお使いください。 Cコードは こちら
2017年2月: 脳シミュレーションのコード公開
神経細胞の数理モデル (MAT model) の MATLAB コード をアップしました。脳のシミュレーションにお使いください。

研究概要

本研究室では、時間とともに変化する何かについてのデータ (時系列) から有用な情報を取り出すための技術開発をしています。 特に、脳の中やSNS上で情報が流れる仕組みについて研究しています。
詳しくは、研究内容 をご覧ください。

研究テーマ

  • 脳科学, Web科学分野における数理モデリング, データ分析
  • 脳, 神経系シミュレーション