概要：
脳から情報を読み出し、発話や四肢機能等の重度の身体的・精神的障害を抱える人の意思伝達を支援するBrain Machine Interfaceの研究が注目されている。なかでも、講演者らは、脳と脳の間で直接意思疎通する技術（X-Communication）の実現に向けた、新規AI開発と数理理論の構築ならびに、その実験的検証に取り組んでいる。本講演では、主にヒトｆMRIデータをベンチマークとした３つの研究を紹介する。第一に、脳活動予測モデリングによって導出された脳内概念表現の個人差を評価する手法として、位相データ解析を用いた手法を紹介する。提案する個人差の指標から統合失調症患者と健常被験者が判別できることを紹介する。第2に、個人間の脳内概念表現から共通構造を読み出し、脳と脳との間の情報通信を行う機械学習手法を紹介する。第３に、脳情報から感情を読み出す技術の実現に向けた、マルチモーダルな感情表現の比較研究を紹介する。

参加方法: 参加費無料、下記フォームから申し込みをお願い致します。※お申込みいただいた方の登録メールアドレス宛に、Zoomミーティングのリンクが送信されます。
https://uec-tokyo.zoom.us/meeting/register/tJAkce6rrzMpE9whd7iY1oKBLRQhODZZO-qK