JTLAでは脳機械インターフェイスを用いた脳活動のデコーディングに関する研究、GPUや神経模倣アーキテクチャを用いた学習アルゴリズムの高速化に関する研究を行っています。
以下に関連するテーマで共同研究やオープンソースのソフトウェア開発にご興味があればお気軽にご連絡下さい。
<学習モデル>
・GPUを用いた階層時間記憶(HTM)モデルの高速化、ネットワークの大規模化
・映像と音声からの概念獲得、自然言語処理
・物語や概念に対応する映像・音声生成
・概念の内部表現の可視化
・プログラミング・回路設計・機械設計等の自動化
<脳機械インターフェイス>
・集束赤外線を用いた脳機能イメージングと神経入力
・脳活動情報から機能マップやコネクトームの作成 (マインドアップロード)
・言語野・視覚野の脳活動からテキスト・音声・映像情報への変換
・複数人の言語野及び視覚野を無線接続する思考通信
・人工知能との無線接続による思考拡張、加速学習、脳内自動翻訳等
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