top of page
波

Welcome to Physical Intelligence Lab

東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻

東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻(兼担)
東京大学 連携研究機構 次世代知能科学研究センター(AIセンター)(兼務)
東京大学大学院 情報理工学系研究科 先端人工知能学教育寄付講座(兼務)

Department of Mechano-Informatics, Graduate School of Information Science and Technology/

Department of Creative Informatics, Graduate School of Information Science and Technology/

Next Generation Artificial Intelligence Research Center (AI Center)/

Chair for Frontier AI Education, Graduate School of Information Science and Technology,

The University of Tokyo

 

東京都文京区本郷7-3-1

7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, 113-8656 Tokyo, Japan

Email: k-nakajima[at]isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp

004.jpg

Information,
Dynamics,
Computation,...
 
Soft Robotics,
Physical Reservoir Computing,
Physical Deep Learning,...

Call for applications for post-doc positions at Physical Intelligence Lab

 

We are constantly seeking for highly motivated students and PhD researchers under the project in our lab to work in the fields of nonlinear dynamics, reservoir computing, and physical reservoir computing.
Looking forward to your applications!

特任研究員、大学院生(博士課程・修士課程)を随時募集しています。
興味のある方は、メールにてご連絡ください。

contact: k-nakajima@isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp

Reservoir Computing Seminarを開催しています

 

2023年度春学期のReservoir Computing Seminarを4月より開催します。
Reservoir Computingを中心に、
ソフトロボティクス、カオス力学系、スピントロニクス、量子機械学習などの
研究発表やジャーナルクラブを行います。
数回特別講演を企画しており、その時は学外の方も参加可能です。参加希望される方は、事前にメールにてご連絡ください。
現在は、zoomによる参加となります。

We are starting the reservoir computing (RC) seminar for spring semester from April, 2023.

The seminar will be on zoom and cover RC approaches to soft robotics, nonlinear dynamics including chaos, spintronics, quantum machine learning.

We are planing for several open lectures by invited speakers, and if you are interested in joining them,

please contact k-nakajima@isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp for more details.

2023/01/10

物理深層学習のための新たな脳型学習アルゴリズムを開発

~新アルゴリズムで光ニューラルネットワークによる高速な深層学習を実証~

情報理工学系研究科知能機械情報学専攻の井上克馬助教と中嶋浩平准教授(次世代知能科学研究センター(AI センター)兼務)は日本電信電話株式会社との共同研究グループにおいて、脳の情報処理から得た着想を得た数学モデルの一種である深層ニューラルネットワークならびに物理系を計算過程に用いる物理ニューラルネットワーク(物理NN)に適した新たな学習アルゴリズムを考案し、その有効性を確認しました。
この学習アルゴリズムを高速な機械学習器として期待されている光を用いた物理NNに適用することで、学習過程を含めて物理物理NN上で効率的に計算可能であることを世界ではじめて実証し、物理NNとしても世界最高性能を実現しました。今後、人工知能(AI)向けコンピューティングの電力消費や演算時間の大幅な低減につながることが期待されます。
この研究成果は、2022年12月26日に英国の科学誌「Nature Communications」オンライン版に掲載されました。

プレスリリース(東大):https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/press/2023/202301102164.shtml

(より詳細情報:https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/files/ist_pressrelease_20230110_nakajima.pdf

プレスリリース(NTT): https://group.ntt/jp/newsrelease/2023/01/10/230110a.html

論文のページ:https://www.nature.com/articles/s41467-022-35216-2

 

2023/01/26

日本機械学会講習会「ソフトロボット学入門 -基本構成と柔軟物体の数理-」

ソフトロボットは,従来の金属製の身体を持った硬いロボットに対し,やわらかく自由度の高い身体を持ち,その身体の特徴を利用して環境や対象物に対して適応性を持って作用するロボットです.ソフトロボットが世界的に注目を浴びるようになってから約10年が経ちました.日本では文科省科研新学術領域「ソフトロボット学」(2018年度~2022年度)等の大きな研究プロジェクトが進められ,優れた研究成果が生まれています.10年がたち,ようやくある程度,学術,技術として体系化を進める時期に入りつつあるように思います.新学術領域「ソフトロボット学」と日本ロボット学会では協力して,ソフトロボットに関する知見をまとめた標準的なテキストを作成しています(2022年12月刊行予定).本講習会では,その編著に携わった先生方により,テキストの内容に沿って,ソフトロボットの基礎から最新状況までわかりやすく説明して頂きます.ソフトロボットに興味のある学生,関連分野の研究者,技術者,新たな機器や駆動システムの設計・開発を目指す技術者、ソフトロボットによるビジネスの新展開に関心のある企業の皆様には、ソフトロボット全般について基礎から最先端の情報,応用事例まで学ぶことができるまたとない機会となります.奮ってご参加下さい.講習会参加にあたっては,事前にテキスト(ソフトロボット学入門-基本構成と柔軟物体の数理-,オーム社,2022年12月発行予定)を書店,ネット等であらかじめお買い求めの上,参加されることをお勧めします.

日時: 2023年1月26日(木)10:00-15:45

場所: オンライン開催(Zoomミーティングを利用)

定員:100名
申し込み締め切り:2023年1月19日(木)

info1: https://www.jsme.or.jp/event/22-108/

info2: https://softrobot.jp/events/2022/11030003232324/

info3: https://www.amazon.co.jp/dp/427422998X/

プログラム:

10:00-10:45 序章「ソフトロボットの概念」   鈴森 康一 (東京工業大学)
10:45-11:30 第1章「柔軟体モデリング」  平井 慎一 (立命館大学)
11:30-12:15 第2章「やわらかい知能」 中嶋 浩平 (東京大学)
(休憩)
13:00-13:45 第3章「ソフトアクチュエータ」 舛屋 賢 (宮崎大学)
13:45-14:15 第4章「やわらかいセンサ」 新竹 純 (電気通信大学)
14:15-15:00 第5章「設計と製作」 新山 龍馬 (明治大学)
15:00-15:45 第6章「ソフトロボットの機能と制御」 多田隈 建二郎(東北大学)

cover_nakajima.jpg
book_cover.jpg
bottom of page