Team

石川 椋太

ヒューマニクス博士課程・日本学術振興会特別研究員 DC2
筑波大学大学院 感性認知脳科学専攻 修士（行動科学）

2018年に大学院進学後、HEBB’S Labに参加しました。 これまで、VR環境を用いて身体性意識 （bodily self-consciousness）の生起・変容過程を、 運動学習の観点から研究してきました。 現在は、身体性意識の変容が痛みを含む知覚処理に及ぼす影響を研究し、 ベイズ推定の枠組みに基づく数理モデルの構築と実験的検証に取り組んでいます。 将来的には、tACSやtDCSを利用した感覚知覚への介入方法の確立を目指します。

• iScience
• Press release
• Cognition
• Press release
• PAIN Reports

田 家興

エンパワーメント情報学 博士課程
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 修士

2022年にHEBB’S Labに参加し、 エンパワーメント情報学プログラムに入学しました。 これまで、報酬刺激に基づく人間の意思決定における 探索と活用の戦略モデルを研究してきました。 現在は、メタ認知理論に基づく運動学習の数理モデルを研究しています。 ヒトの脳の動作原理を明らかにし、 より強力な人工知能モデルとアルゴリズムを開発することを目指しています。

李 孟紘

ヒューマニクス博士課程・JST SPRING
陽明交通大学大学院 脳科学専攻 修士

2022年に大学院進学後、HEBB’S Labに参加し、 ヒューマニクス学位プログラムに入学しました。 修士課程では、ディープラーニングを用いて、 脳波から痛みを抑制する音楽を生成する研究に取り組みました。 現在は、睡眠が運動行動と運動学習に与える影響を研究しています。 将来的には、研究成果を運動リハビリテーションや 高齢者医療の向上へ応用することを目指しています。

新井 杜和

知能機能システム学位プログラム 博士後期課程
筑波大学 知能機能システム学位プログラム 修士

2022年からHEBB’S Labに参加しています。 人工ニューラルネットワークを活用し、 外乱に対する適応運動学習のメカニズム解明に取り組んでいます。 脳構造を模倣したモデルのシミュレーションを通じて、 人間に特徴的な柔軟かつ迅速な学習過程を明らかにすることを目指しています。 この研究を通じて、神経科学の発展と産業応用の双方に貢献します。

福田 悠斗

エンパワーメント情報学 博士課程・JST BOOST
筑波大学 知能機能システム学位プログラム 修士

2022年にHEBB’S Labに参加し、 2025年にエンパワーメント情報学プログラムへ入学しました。 ヒトの認知機能、特に運動制御における意思決定の役割に関心があります。 意思決定の計算原理を明らかにし、 スポーツやリハビリテーションへ応用することを目指しています。

田表 怜

知能機能システム学位プログラム 博士後期課程・JST SPRING
筑波大学 知能機能システム学位プログラム 修士

2023年に大学院進学後、HEBB’S Labに参加しました。 これまで、痛み刺激が脳波信号の周波数特性や時間的変動に及ぼす影響を解析し、 その脳内メカニズムの解明に取り組んできました。 現在は、VR体験によって変容する身体意識が、 痛み知覚と脳活動に及ぼす影響を研究しています。 将来的には、VR技術を用いた慢性疼痛に対する 新しい非侵襲的介入法の開発を目指します。

马 慧婷

ヒューマニクス博士課程
東莞理工大学 機械工学科 修士

2025年にHEBB’S Labに所属し、 ヒューマニクス学位プログラムの博士課程を開始しました。 修士課程では、表面筋電図と筋シナジー解析に基づく、 人の連続的な運動意図認識に取り組みました。 現在は、外部刺激によって生じる神経活動のメカニズムを研究しています。 生体電気信号を理解するための頑健な計算モデルを構築し、 脳―機械インタラクション技術の発展へ貢献することを目指しています。

ケビン・ジャエファ・リー

知能機能システム学位プログラム 博士後期課程・JST SPRING
南カリフォルニア大学 コンピュータサイエンス専攻 人工知能分野 修士

2025年にHEBB’S Labに参加しました。 脳卒中後の運動回復を計算論的にモデル化し、 患者がリハビリテーション中に非最適な動作から より適切な動作へ移行する過程を研究しています。 行動選択モジュールと運動適応モジュールを結合した 生物学的根拠に基づく二重時間スケールモデルにより、 回復の谷や学習性不使用などの臨床現象を再現します。 長期的には、AIを利用した個別化リハビリテーションシステムの開発を目指します。

スリキレディ・ダヌンジャイ・レディ

Indian Institute of Technology Roorkee
JST LOTUS

JST LOTUSフェローシップ2025の支援を受け、 2026年にHEBB’S Labに参加しました。 現在はインド工科大学ルールキー校の博士課程に在籍しています。 脳波データとマニフォールド学習を用いた神経疾患の同定に取り組んでおり、 LOTUSプログラムでは、スパイクソーティングアルゴリズムの高度化を目的として、 メタ学習の応用を研究しています。 最終的には、スパイクソーティングのための 頑健なマニフォールドベース解析パイプラインの構築を目指しています。

Lucas Dal'Bello, PhD

Researcher, Laboratory of Neuromotor Physiology, Fondazione Santa Lucia
筑波大学 エンパワーメント情報学プログラム修了
文部科学省国費外国人留学生・茗渓会賞受賞

2017年にHEBB’S Labに参加し、 2018年4月にエンパワーメント情報学プログラムへ入学しました。 サンパウロ大学の分子科学プログラムを卒業し、 EMG、線形システムモデリング、計算論的神経科学の経験を積みました。 運動制御に関する情報が人間の脳内でどのように処理されるかを、 数理モデルと行動実験を通して研究しました。

• Current affiliation
• Neural Networks
• Neural Networks
• Press release

武 亦豪

京セラ株式会社
筑波大学 エンパワーメント情報学プログラム修了
博士（人間情報学）・グローバル教育院長賞受賞

2018年にHEBB’S Labに参加し、 2019年からエンパワーメント情報学プログラムで研究を行いました。 工学的な観点から、報酬に基づくヒトの学習行動と 意思決定の計算原理を研究しました。

• Regret reinforcement learning
• Neural Networks

杉山 太成

藤田医科大学 研究員
筑波大学 エンパワーメント情報学プログラム修了
博士（人間情報学）・学長表彰受賞

2016年にHEBB’S Labに参加し、 翌年にエンパワーメント情報学プログラムへ入学しました。 UCLAではCognitive Scienceを専攻しました。 報酬や訓練環境などの外部刺激が、 運動行動と運動学習にどのような影響を与えるかを研究し、 運動リハビリテーションやロボットリハビリテーションへの応用を目指しました。 TMS、tDCS、ニューロイメージング、 計算論的神経科学に関する研究経験があります。

• Nature Communications
• European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine
• PNAS