中嶋 浩平　NAKAJIMA Kohei

中嶋 浩平　博士（学術）
Kohei Nakajima, PhD
E-mail: k-nakajima▲isi.imi.i.u-tokyo.ac.jp （「▲」を「@」記号に換えて下さい。）

東京大学大学院情報理工学系研究科 情報理工学教育研究センター 次世代知能科学研究部門 准教授
東京大学連携研究機構 次世代知能科学研究センター
東京大学大学院情報理工学系研究科 先端人工知能学教育寄付講座
東京大学大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻

研究分野

ソフトロボティクス、物理リザバー計算、物理知能、非線形力学系、情報理論

現在の研究課題

・非線形力学系の情報処理能力に関する理論と実装
・生物の身体の形状・材料特性とその機能との関連の探求
・物理系のダイナミクスとその情報処理の間の関係の数理
・ソフトロボットのための情報処理手法全般の探求
・ニューロモーフィックデバイスの数理

研究内容キーワード

カオス力学系、大自由度力学系、スピントロニクス、量子リザバー計算、量子機械学習

最近の論文

  • M. Nakajima, K. Inoue, K. Tanaka, Y. Kuniyoshi, T. Hashimoto, K. Nakajima, Physical deep learning with biologically inspired training method: gradient-free approach for physical hardware, Nature Communications 13: 7847, 2022.
  • S. Wakabayashi, T. Arie, S. Akita, K. Nakajima, K. Takei, A multi-tasking flexible sensor via reservoir computing, Advanced Materials 34: 2201663, 2022.
  • S. Kan, K. Nakajima, T. Asai, M. Akai-Kasaya, Physical Implementation of Reservoir Computing through Electrochemical Reaction, Advanced Science 9: 2104076, 2021.
  • Q. H. Tran, K. Nakajima, Learning Temporal Quantum Tomography, Physical Review Letters 127: 260401, 2021.
  • T. Goto, Q. H. Tran, K. Nakajima, Universal approximation property of quantum machine learning models in quantum-enhanced feature spaces, Physical Review Letters 127: 090506, 2021.
  • K. Nakajima, I. Fischer, Reservoir Computing—Theory, Physical Implementations, and Applications, Springer Singapore, 2021. ISBN: 978-981-13-1686-9
  • K. Inoue, K. Nakajima, Y. Kuniyoshi, Designing spontaneous behavioral switching via chaotic itinerancy, Science Advances 6 (46), eabb3989, 2020.
  • K. Nakajima, Physical reservoir computing—an introductory perspective, Japanese Journal of Applied Physics 59: 060501, 2020.
  • K. Nakajima, H. Hauser, T. Li, R. Pfeifer, Exploiting the Dynamics of Soft Materials for Machine Learning, Soft Robotics 5 (3): pp. 339-347, 2018.
  • K. Fujii, K. Nakajima, Harnessing disordered-ensemble quantum dynamics for machine learning, Physical Review Applied 8: 024030, 2017.