Okada Lab, The University of Tokyo

Okada Lab

Overview

我々の知的活動では，モノゴトを認識して情報を収集し，得られた情報から将来起こり得るシナリオを予測し，次にとるべきアクションを判断して，行動に移すということをしています．行動することによって新たな情報が得られるので，我々はこのループを通じて知能を高度化していると言えます．このループは様々な対象に見られるもので，対象の特性を計測し解析して新材料を開発する材料科学や，地質情報を収集し地震波や津波の伝播を予測して防災に役立てる地震防災等にも現れます．

本研究研究室では，認識から行動に至る知的活動等の背景に潜む数理構造の解明に挑みます．機械学習や(情報)統計力学，最適化手法などによって，データの収集・解析やシナリオの取捨選択にアプローチします．これらの手法を用いて，脳科学，材料科学を対象に研究しています．

これらの学問の共通の特徴は非常に“たくさん”のモノやコトを取り扱っている点にあります．アボガドロ数個の原子のスピンの向きが決める物質の磁性，100億個の神経細胞の発火パターンから生まれる脳活動，1MB，1GBといった0，1の列によって記述されるコンピューター上の情報．このように“たくさん”のモノやコトが集まった系の解析には，統計力学の手法が大変な威力を発揮することがあります．
具体的には磁性体におけるスピンの向き，上向きor下向き，脳の中の神経細胞の活動，発火or非発火，情報科学におけるビット，0 or 1をそれぞれ対応させることによって，統計力学の手法を様々な問題に適用させることができるのです.

近年の計測技術の発展やシミュレーション技法の発達によって，大量のデータが容易になってきましたが，現象の背後に潜む物理制約によって，そのデータは一般に(はるかに)低次元の空間の説明変数で説明されます．この構造を理解し，より効率的な認識・予測を行うために，当研究室ではスパースモデリングについての研究を盛んに行っています．これは，脳科学・神経科学では，「スパース符号化」という仮説と密接に関連し，情報科学では圧縮センシングという技術とつながりがあります．高次元の観測データからの知識抽出という切り口から，幅広い自然科学分野のデータ解析において成果をあげつつあります．詳しくは，スパースモデリングをご覧ください．また，新学術領域「疎性モデリング」のホームページはこちらをご覧ください．

また，高次元からのデータからの知識抽出が可能となることにより，データから直接モデルを見出す「データ駆動科学」を考えることができるようになります．当研究室では，データ駆動科学の創成のための基盤技術に関する研究も行っています．

本研究室では，データ駆動科学の創生を目的とし、理論と実験を問わずに多くの研究室との共同研究も盛んです。例えば、国立の研究機関として、岡田の兼務先である、NICT-情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター、物質・材料研究機構、高輝度光科学研究センター・放射光利用研究基盤センター(JASRI)をはじめとし、他に産業総合研究所、大学としては東大内では新領域創成科学研究科、物性研究所、他大学としては熊本大学、筑波大学などの多くの研究室との共同研究を行っています．このような共同研究に学生さんが積極的参加することを推奨し、学生さんを共同研究に巻き込んで、プロジェクト推進能力をOJT(On the Job Training)で向上させることも狙っています。

解説

2024/11/5　「全状態型スパースモデリング(ES-SpM)」

2024/8/29　計測解析双方向相互作用
本解説では，ポストプロセスとしてのデータ解析の限界を述べ，その限界を突破する事に対し，ベイズ計測がどのように寄与するかを述べる．そのための，キーコンセプトは計測限界の理論的導出である．ノイズなどの外乱に対して，ベイズ計測の結果がどこまでロバストであるかを定量的に議論できる．さらに，この枠組みを用いると，上記の通常のポストプロセスとしてデータ解析の限界を超えて，実験/計測にフィードバックする計測解析双方向相互作用を取り扱うことがあることを述べる．これにより，ベイズ計測はデータ駆動科学車だけでなく，各分野の実験/計測家にとって，必須な枠組みになることを述べる．

2024/8/27　ベイズ統合
データ統合とは、一つの物質に対して，複数の実験/計測データが存在する場合に、どのように、それら複数の実験/計測データの統合を取り扱う枠組みを解説し、我々の構築した理論の描像を用いて、データ統合をベイズ計測の枠組みで取り扱うベイズ統合を解説する。

2024/8/26　描像と言語の相互作用
優れた物理学者は方程式というのを好まずに描像という言い方を好みます。私見なのですが、それは、進化の過程を考えると、脳内の情報表現が深く関係していると思っています。サルは脳の中で視覚野が占める割合は50%人間になると前頭葉が発達するので視覚野は30%になります。ここから考えると、知的な情報処理は言語だけではなく、画像処理にも担われていることがわかります。

2024/8/26 東大新領域基盤系高次元データ駆動科学教育プログラム　データ駆動科学入門I講義議資料
1日目講義スライド
 2日目講義スライド

線形回帰モデルy=ax+bのベイズ計測の解析計算
直線回帰ベイズ計測1.pdf: 大学1年で習う最小二乗法の復習
直線回帰ベイズ計測2.pdf: ベイズ推論の導入。事後確率推定、ノイズ分散推定
直線回帰ベイズ計測3.pdf: ベイズ的モデル選択 y=axかy=ax+bかをデータのみから決める

2024/8/22　プレゼンテーションN²法
私が理研の脳科学研究センターに移って、英語でプレゼンテーションしないといけない時に編み出したのがプレゼンテーションN²法です。なかなかスライドを使ってうまくプレゼンテーションできないと悩んでいる方は、一度お試しください。

2024/8/22　申請書・スライド・論文作成指南書
研究成果や調べて物を報告するのは、簡単なようで難しいです。私の個人的な見解で学問的根拠はないのですが、多分、脳内での情報の表現の仕方と言語での1次元的な情報表現が、原理的に変換できないことが原因と考えています。そのようなことをみとめたうえで、どう申請書・スライド・論文を書いていけば良いかをまとめました。

2024/8/13　ベイズ計測による計測限界の理論的取り扱い
ベイズ計測ではパラメータの事後確率分布を求めることができる．これの有用さを理解するには，実際にベイズ計測を行ってみるしかない．本解説で，ベイズ計測を経験したことがない方も，パラメータの事後確率分布をすいていすることで何ができるかを解説する．パラメータの事後確率分布を求めることができると，対観測ノイズなどの計測限界を理論的に取り扱うことができる．この計測限界の理論により，データ解析から計測限界の知見を実験計画へのフィードバックできることを示す．このようにベイズ計測は，単にデータ解析の性能を上げるだけでなく，研究のやり方自体を，これまでの旧態依然としたものからモダンで効率的な枠組みに刷新できるパラダイム創成器であると考えられる．

2024/8/5　機能発現の3ステップモデル
材料開発などの機能を実現するためには、量子力学/電磁気学/熱統計力学をベースとする物質科学の知見をベイズ推論で抽出するだけでは不十分であり、機能と相関のある物質の特徴量をスパースモデリングで探る必要があることを述べる。この考察から、機能発言の数理的アプローチは3ステップモデルで記述する必要があるというパラダイムを提案する。

2024/8/5　Thomas Henry Huxleyとデータ駆動科学
ノーベル生理学賞のHodgkin-Huxley方程式のAndrew Fielding Huxleyの祖父のThomas Henry Huxleyの名言"Try to learn something about everything and everything about something."とデータ駆動科学の関連性を解説しました。特に新領域の看板の学融合による異分野融合による普遍性の効率的獲得について新たな視点を提案し、新領域創成科学研究科基盤系の教育プログラム高次元データ駆動科学教育プログラム(HD3: High-Dimensional Data Driven Science)の設計コンセプトも解説しました。

2024/8/1　計算論的神経科学とデータ駆動科学
データ駆動科学の学理として最も重要なデータ駆動科学の三つのレベルと、その元になった計算論的神経科学のDavid Marrの三つのレベルに関する解説です。データ駆動科学の基礎学問の学理だけでなく、データ駆動科学が如何に民間企業の高収益化に寄与するか、系統的に人材育成に使えるかについても記述してあります。
基礎学問だけでなく、その応用展開に興味があるかとも、是非、お読みください。

2017/12/17　科学研究費補助金新学術領域研究「スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成」2017年度チュートリアル
スパースモデリングとデータ駆動科学のスパースモデリング班(B01-2)の5年間の研究成果のまとめです。
情報統計力学とスパースモデリング、高次元データ駆動科学の創成、最小二乗法のベイズ推論、スパースモデリングの深化について手短にわかりやすくまとめてあります。

20250318: 2025年3月25 日(火) 13:00-17:10地球データ駆動科学シンポジウムを開催いたします。
　東京大学柏キャンパス基盤棟2階共通セミナー室　Zoom配信あり。
希望者は　okada@edu.k.u-tokyo.ac.jp　まで、ご連絡ください。折り返しZoomURLをメールします。