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国立大学法人東京農工大学
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本事業は文部科学省科学技術人材育成費補助金の「テニュアトラック普及・定着事業」の補助を受けて実施しています。

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テニュア取得教員の紹介

瀧山　健 (Takiyama Ken)

研究院 工学研究院
部門 先端電気電子部門
研究分野 理論神経科学
キーワード 神経回路網モデル、運動学習・運動制御、心理物理実験、機械学習
URL https://sites.google.com/site/takiyama1106/
職歴

・2013年4月～2015年8月： 日本学術振興会 特別研究員(SPD)
・2015年9月～2018年8月： 東京農工大学　工学研究院（テニュアトラック推進機構）テニュアトラック特任准教授
・2018年9月～現在： 東京農工大学　工学研究院准教授（テニュア取得）
学歴

・2008年3月 東京大学教育学部総合教育科学科身体教育学コース 卒業
・2010年3月 東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻 修士課程修了
・2013年3月 東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻 博士課程修了
受賞歴

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
（2015.9現在）
・2009年 日本神経回路学会大会奨励賞
・2010年 IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award
・2010年 東京大学 新領域創成科学研究科 研究科長賞 (修士)
・2011年 第5回 Motor Control研究会 優秀発表賞
・2012年 第6回 Motor Control研究会 優秀発表賞
・2013年 東京大学 新領域創成科学研究科 研究科長賞 (博士)
・2013年 包括脳 夏のワークショップ 若手優秀発表賞
・2013年 第7回 Motor Control 研究会 若手研究奨励賞
・2014年 日本神経回路学会 優秀研究賞
主な論文・解説

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
（2015.9現在）
・Ken Takiyama, Masaya Hirashima, Daichi Nozaki, Prospective errors determine motor learning, Nature Communications, 2015, 6, 5925 1-12
・Ken Takiyama, Sensorimotor transformation via sparse coding, Scientific Reports, 2015, 5, 9648 1-7
・Ken Takiyama, Context-dependent memory decay is evidence of effort minimization in motor learning: A computational study, Frontiers in Computational Neuroscience, 2015, 9(4), 1-10
・瀧山 健, 計算的神経科学から眺めたリハビリテーション -現状と展望-, 日本神経回路学会誌, 20(3), 2013, 108-122
・Ken Takiyama, Masato Okada, Recovery in Stroke Rehabilitation through the Rotation of Preferred Directions Induced by Bimanual Movements: A Computational Study, PLoS One, 7(5), 2012, e37594 1-10
・Ken Takiyama, Masato Okada, Maximization of learning speed in the motor cortex due to neuronal redundancy, PLoS Computational Biology, 8(1), 2012, e1002348 1-12
・Ken Takiyama, Masato Okada, Detection of hidden structures from nonstationary spike trains, Neural Computation, 23, 2011, 1205–1233
・Yasushi Naruse, Ken Takiyama, Masato Okada, Hiroaki Umehara, Statistical method for detecting phase shifts in alpha rhythm from human electroencephalogram data, Physical Review E, 87(4), 2013, 042708-1 - 042708-7
・Ryota Hasegawa, Ken Takiyama, Masato Okada, Seiji Miyoshi, Image Segmentation and Restoration Using Switching State-Space Model and Variational Bayesian Method, Journal of Physical Society of Japan, 81, 2012, 094802-1 - 094802-7
・Yasushi Naruse, Ken Takiyama, Masato Okada, Tsutomu Murata, Inference in alpha rhythm phase and amplitude modeled on Markov random field using belief propagation from electroencephalograms, Physical Review E, 82(1), 2010, 011912-1 - 011912-11

研究紹介

初めて経験する楽器を弾くとき、思い通りの演奏をすることはできません。初めて経験するスポーツでは思い通りのパフォーマンスを達成することができません。しかしながら、我々は練習を重ねることで、思い描いた通りの演奏、パフォーマンスがこなせるように上達していきます。このように、思い描いた通りの運動を達成するように運動が上達していく過程を運動学習といいます。運動学習の例は楽器演奏、スポーツ、リハビリテーション、ロボティクスと多岐に渡るため、研究成果もまた幅広い応用可能性を秘めています。運動学習は主に脳の可塑的変化により生じる学習過程であると考えられています。本研究室では、脳を模擬した数理モデルの構築、ヒトを対象とした行動実験を主な研究手法として、"運動学習中に脳内でどのような情報処理がなされているのか"、"各個人個人の運動学習能力の定量化"、"運動が上達する効果的なトレーニング方法は何か"、という問題にアプローチしています。今後は脳波計を用いた脳活動計測や機械学習も取り入れ、より深く上記の問題にアプローチしていこうと考えています。

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本学のテニュアトラック事業について

私のような若手研究者にも、研究室を運営するという貴重な機会を与えていただけているため、とても挑戦的でかつ魅力的な事業だと感じています。研究室に残っていた机・椅子等の什器類の処分をしたり、新しく自分や学生のために什器類を揃えたり、今まで学生・ポスドクであった私からすると既に揃っていて当たり前のものを自分で揃えたりすることは、貴重な経験だと感じています。

今後の抱負

独立した研究室を運営させていただく以上、自分の納得いく研究成果を出せるように研究に没頭していきたいと思います。特に、近年は様々な現象を統一的に説明できる運動学習の統一理論モデルの構築に邁進しておりますので、今後も当研究テーマを深く掘り下げていきたいと考えております。また、まだ0歳の息子もかわいい盛りなため、家庭と研究と両立していきたいと思います。学生さんは来年4月から配属されますが、お互いwin-winな関係を築けていければ理想的だと思っています。