パーキンソン病の足踏み運動中に聴覚信号がSTN活動の短時間スケール動態を調節する

パーキンソン病(Parkinson’s Disease、PD)の患者は一般的に歩行障害を経験し、これは彼らの生活の質に深刻な影響を与えます。以前の研究では、基底核のβ帯域(15-30Hz)の振動活動が歩行障害に関連している可能性がありますが、歩行プロセス中のこれらの振動活動の正確な動的情報はまだ明らかになっていません。さらに、既存の研究では、音声キューがPD患者の歩行運動学を改善することが分かっています。この音声キューの神経生理学的メカニズムをより良く理解すれば、適応型深部脳刺激(ADBS)技術を使って歩行障害を治療できる可能性があります。そこで、本研究では、歩行プロセス中の視床下核(subthalamic nucleus、STN)の振動活動の動的特性を描写し、音声キューが歩行を調節する神経...

リスク感受性の高いロボット制御のための探索ベースの自己注意モデル学習

自己注意メカニズムに基づいたリスク感受性ロボット制御の探討 研究背景 ロボット制御における運動学と動力学は、任務を正確に遂行するための重要な要素です。ほとんどのロボット制御スキームは、多様なモデルに依存して任務の最適化、スケジューリング、および優先順位制御を実現しています。しかし、伝統的なモデルの動的特性の計算は通常複雑であり、誤差が発生しやすいという問題があります。この問題を解決するために、機械学習や強化学習技術を使用してモデルを自動取得することが可能な代替案として現れました。しかし、実際のロボットシステムに直接適用する際には、急激な運動変化や望ましくない行動出力のリスクが存在します。 研究の出所 本論文はソウル国立大学およびローザンヌ連邦工科大学からのDongwook Kim、Sudon...

プログラム可能なトポロジカルフォトニックチップ

プログラム可能なトポロジカルフォトニックチップ

プログラム可能なトポロジーフォトニックチップの研究進展 研究背景 近年、トポロジー絶縁体(Topological Insulators, TI)は物理学界で大きな注目を集め、その豊富な物理メカニズムとトポロジー境界モードの潜在的な応用が、この分野を急速に発展させました。量子ホール効果(Quantum Hall Effect)の発見以来、トポロジー相(Topological Phase)の研究は大きな進歩を遂げ、次元性、対称性、非エルミート性、欠陥など多岐にわたる内容が含まれます。トポロジーとフォトニクスが出会うと、トポロジーフォトニクス分野が急速に台頭し、独立した研究方向となり、光学科学と技術の発展を革新的に促進しました。トポロジーフォトニクスシステムは、雑音が少なく、格子幾何の制約が少なく...

m𝟐ixkg:知識グラフにおけるより難しいネガティブサンプルのミキシング

学術報告 背景紹介 知識グラフ(Knowledge Graph, KG)は、エンティティと関係の情報を記録する構造化データで、質疑応答システム、情報検索、機械読解などの分野で広く利用されています。知識グラフ埋め込み(Knowledge Graph Embedding, KGE)技術は、グラフ内のエンティティと関係を低次元の密なベクトル空間にマッピングすることで、関連アプリケーションの性能を大幅に向上させます。しかし、KGEモデルのトレーニングにおいて、高品質な負のサンプル(negative samples)を生成する方法が極めて重要です。 現在主流のKGEモデルは、負のサンプル生成において多数の課題に直面しています。いくつかのモデルは均等分布やベルヌーイ分布などの単純な静的分布を使用しており...

サポートテンソルマシンの加速のための逐次安全静的および動的スクリーニングルール

在データ取得技術の絶え間ない発展によって、多様な特徴を含む大量の高次元データを取得することが非常に容易になっています。例えば、画像やビジュアルデータなどがそうです。しかし、従来の機械学習方法、特にベクトルや行列に基づく手法は、次元の災害、計算の複雑度の増加、およびモデルの過適合といった課題に直面しています。これらの問題を解決するために、テンソルという多次元配列の表現方法がベクトルや行列よりも柔軟性が高く、高次元データをうまく処理できるため、テンソルに基づく機械学習手法が学術研究の焦点となっています。 サポートテンソルマシン (Support Tensor Machine, STM) は効果的なテンソル分類手法であり、サポートベクトルマシン (Support Vector Machine, S...

適応統合分解およびクロスモーダル注意融合に基づく電網障害診断フレームワーク

適応型統合分解とクロスモーダル注意融合に基づく電力網故障診断フレームワーク 研究背景 現代の電力システムの規模が拡大し複雑化する中で、電力網の安定運行はますます厳しい挑戦に直面しています。電力網の故障は自然災害、設備故障、局所的な電力網構造の脆弱性など複数の要因によって引き起こされる可能性があります。これらの故障は電力利用者の正常な業務に影響を与えるだけでなく、大規模な停電を引き起こし、重大な損失をもたらす可能性があります。米国エネルギー情報管理局のデータによれば、米国では年間平均500件以上の電力網故障が発生し、数百万の利用者に影響を与えています。中国では、電力網故障による年間平均電力損失は百億人民元を超えています。このように、迅速かつ正確に電力網故障の種類を検出し診断することは、電力シス...