8/28にサイエンスヒルズこまつにてJAISTサイエンス&テクノロジー教室「作って体験!だまし絵から脳の不思議を学ぼう」を開催いたしました。
[JAISTの広報ウェブサイト]
Category: News
CogSci2022などでの発表
CogSci 2022とJCoLE2022, NALOMA 2022にて 以下4件の発表を行います。
- Torii, T., Maeda, A., & Hidaka, S. (2022). Embedding parallelepiped in co-occurrence matrix: simulation and empirical evidence. Joint Conference on Language Evolution (JCoLE2022).
- Akihiro Maeda, Takuma Torii and Shohei Hidaka (2022). Parallelogram structure of analogy in word co-occurrence matrix, Natural Logic Meets Machine Learning III Workshop @ESSLLI 2022, August 8-12 2022.
- Miyamoto, M. & Hidaka, S. (2022). Identifying a Phonetic Factors of Onomatopoeias Correlated to Sound Symbolic Commons between Japanese and Non-Japanese Speakers. The 44th Annual Meeting of the Cognitive Science Society (CogSci2022). (link)
- Imai, M. et al. (2022). The contingency symmetry bias as a foundation of word learning: Evidence from 8-mont-olds on a matching-to-sample task. The 44th Annual Meeting of the Cognitive Science Society (CogSci2022). (link)
挑戦的研究(萌芽) 2022
以下の競争的研究資金を獲得いたしました。引き続き研究に励んで参ります。
- 令和4年度科学研究費補助金挑戦的研究(萌芽), 日本学術振興会, 研究課題「四次元知覚可能性の実証」(代表:日髙昇平). (JSPS KAKENHI Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory) JP22K19790) (link)
論文掲載 (Artificial Life and Robotics)と今後の発表予定
昨年AROB2021で発表した研究を改訂した論文がArtificial Life and Robotics誌に掲載されました。
Our paper, which was revised after the AROB conference 2021, has been published online.
Torii, T., Oguma, K. & Hidaka, S. Animacy perception of a pair of movements under quantitative control of its temporal contingency: a preliminary study. Artificial Life and Robotics (2022). (link)
また、2022年3月3日に第16回錯覚ワークショップ(online)にて以下の2件の発表を行う予定です。
- 高橋康介 & 日髙昇平. (2022). 高次元空間構造の視覚的認識の可能性, 第16回錯覚ワークショップ.
- 日髙昇平 & 金山春香. (2022). 自由度を調整できる不可能立体の作図法, 第16回錯覚ワークショップ.
第七回認知計算論研究会
テーマ:理解と関わる認知過程の実験的・理論的アプローチ
日程:2021年11月26-28日
場所:アサギリシャレ―白馬(〒399-9301 長野県, 白馬村, 4839-17 )+online
参加費:無料
主催:北陸先端科学技術大学院大学日髙研究室
メディア報道
先日のプレスリリースに関して、北國新聞(11/ 3付け31面「「気の利いたAI」へ一歩」)にて、研究が紹介されました。
またHABスーパーJチャンネル(11/ 5 18:15-)でも研究が紹介されました(YouTube版)。
Yahoo Japan Newsやマイナビニュースでも取り上げられました。
プレスリリース
鳥居助教と日髙准教授の研究「失敗する他者の行動からその意図を推定する人工知能技術を開発」についてのプレスリリースを行いました。詳細はリンク先よりご覧ください。
【論文情報】
掲載誌 | Neural Computation |
論文題目 | Completion of the Infeasible Actions of Others: Goal Inference by Dynamical Invariant |
著者 | Takuma Torii, Shohei Hidaka |
掲載日 | 2021年10月12日(米国東部標準時間)にオンライン版に掲載 |
DOI | 10.1162/neco_a_01437 |
第六回認知計算論研究会
テーマ:理解と関わる認知過程の実験的・理論的アプローチ
日程:2021年10月1, 2,3日
場所:勝山ニューホテル(〒911-0811 福井県勝山市片瀬町2丁目114)+online
参加費:無料
主催:北陸先端科学技術大学院大学日髙研究室
学位記授与式(6月修了)
日髙研の博士後期課程斉藤功樹さんが、短期修了(2年9か月)・優秀修了者として博士(知識科学)の学位を取得しました。
日髙研としては初の博士学位の取得者です。今後も優れた研究を継続していくことを期待しています!
Entropy誌に論文が採録
北陸先端科学技術大学院大学の日髙昇平准教授と鳥居拓馬助教との共著の論文が6月8日付でEntropy誌に採録されました。
Hidaka, S. & Torii, T. (2021). Designing bivariate auto-regressive timeseries with controlled Granger causality. Entropy. 23(6), 742. (link)
Abstract:
In this manuscript, we analyzed a bivariate vector auto-regressive (VAR) model in order to draw a design principle of a timeseries with a controlled statistical inter-relationship. We show how to generate bivariate timeseries with given covariance and Granger causality (or equivalently transfer entropy), and show the trade-off relationship between these two types of statistical interaction. In principle, covariance and Granger causality are independently controllable, but the feasible ranges of their values, which allow the VAR to be proper and have a stationary distribution, are constrained by each other. Thus, our analysis identifies the essential tri-lemma structure among the stability and properness of VAR, the controllability of covariance, and that of Granger causality.
Keywords: Granger causality; Transfer entropy; Vector auto-regressive model; Lyapunov equation
関連論文:
(1) Kenichi Oguma, Takuma Torii, Shohei Hidaka (2021). Animacy perception of a pair of movements under quantitative control of its temporal contingency: a preliminary study. In Proceedings of The 26th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2021). 274-279. (GS12-1) (Presented online on January, 22th, 2021) (link) (pdf)
(2) Hidaka, S., & Torii, T. (2021). Designing bivariate timeseries with controlled Granger causality. psyarxiv. (link)
(3) 科研費研究課題「潜在的な階層性をもつ非言語行為の意図推定過程の解明」
(4) JSTさきがけ (信頼されるAIの基盤技術領域) 研究課題「機械理解の創成に向けた随伴関手の統計的推定理論の構築」