青木 健

学会誌論文

1. S. Suzugamine, T. Aoki, K. Takadama, and H. Sato, “Self-Structured Cortical Learning Algorithm by Dynamically Adjusting Columns and Cells,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), Volume 24, Issue 2, pp. 185–198, 2020.
2. T. Aoki, K. Takadama, and H. Sato, “Adaptive Synapse Arrangement in Cortical Learning Algorithm,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), Vol. 25, No. 4, pp. 450–466, 2021.
3. Kazushi Fujino, Takeru Aoki, Keiki Takadama and Hiroyuki Sato, “Multi-layered Cortical Learning Algorithm for Forecasting Time-series Data with Probabilistically Changing Trends,” Journal of Signal Processing, Special Issue on Papers Awarded the Student Paper Award at NCSP’23, 2023.

国際会議

1. Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, “A Study on Synapse Update of Inactive Cells in Cortical Learning Algorithm,” The 2017 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2017),pp. 391–394, 2017.
2. Sotetsu Suzugamine, Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, “A Study on a Cortical Learning Algorithm Dynamically Adjusting Columns and Cells,” Proc. of Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2018), pp.478–484, 2018.
3. Takeru Aoki, Keiki Takadama and Hiroyuki Sato, “Column-Based Decoder of Internal Prediction Representation in Cortical Learning Algorithms,” Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2020), 2020. (to appear)
4. Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, “A preliminary study on a multi-layered cortical learning algorithm,” The 7th UEC Seminar in ASEAN, 2020 and The 2nd ASEAN-UEC Workshop on Energy and AI, 2020.
5. Akihiko Nagashima, Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, “ A Study on Multivariate CLA Complementing Missing Time-series Data,” The 7th UEC Seminar in ASEAN, 2020 and The 2nd ASEAN-UEC Workshop on Energy and AI, 2020.
6. Takeru Aoki, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, “Double-layered Cortical Learning Algorithm for Time-series Data Prediction,” in Proc. of 13th EAI International Conference on Bio-inspired Information and Communications Technologies (BICT2021), 2021. (to appear)
7. Kazushi Fujino, Takeru Aoki, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Cortical Learning Based Action-decision Under Uncertain Environment,” The 3rd ASEAN-UEC Workshop on Informatics and Engineering for SDGs, 2pages, 2021.
8. Yuki Goto, Takeru Aoki, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “A Forgetting Mechanism in Cortical Learning Algorithm for Time-series Forecast,” The 3rd ASEAN-UEC Workshop on Informatics and Engineering for SDGs, 2pages, 2021.
9. Takeru Aoki, Keiki Takadama and Hiroyuki Sato, “Synergistic Effect of Adaptive Synapse Arrangement and Column-based Decoder in Cortical Learning Algorithm,” 2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022), 2022.
10. Kazushi Fujino, Takeru Aoki, Keiki Takadama and Hiroyuki Sato, “Adaptive Synapse Adjustment for Multivariate Cortical Learning Algorithm,” 2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022), 2022.
11. Kazushi Fujino, Takeru Aoki, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Adaptive Synapse Adjustment and Decoding in Action-prediction Cortical Learning Algorithm,” in Proc. of the 12th World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC 2022), 2022.
12. Kazushi Fujino, Takeru Aoki, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Multi-layer Cortical Learning Algorithm for Trend Changing Time-series Forecast,” 2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), pp. 281–284, 2023.
13. Takeru Aoki, Keiki Takadama and Hiroyuki Sato, “Preliminary Study of Adaptive Synapse Generation in Cortical Learning Algorithm,” 2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), pp. 392–395, 2023.
14. Kazuma Niwa, Takeru Aoki, Kazushi Fujino, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, “A Preliminary Study on Spatially Distributed Data Forecast Using Cortical Learning Algorithm,” The 5th ASEAN-UEC Workshop on Informatics and Engineering, 2pages, 2023.

国内学会発表

1. 青木健，高玉圭樹，佐藤寛之，“不活性セルのシナプス更新による大脳新皮質アルゴリズムの予測精度向上に関する一検討”，第44回 知能システムシンポジウム，計測自動制御学会，in CD-ROM，SY0004/17/A3-1，6 pages，2017．
2. 青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “大脳新皮質アルゴリズムの簡素化と予測精度向上に関する検討”, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2017，pp. 135–140, 2017.
3. 鈴ヶ嶺 聡哲，青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “大脳新皮質学習におけるカラムとセルの動的構成に関する検討”, 第117回数理モデル化と問題解決(MPS)研究会報告, 情報処理学会，Vol. 2018-MPS-117, No. 24, pp. 1–2, 2018.
4. 鈴ヶ嶺 聡哲，青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “自己構成型の大脳新皮質学習アルゴリズムに関する検討”, 計測自動制御学会（SICE），システム・情報部門，第13回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, pp.51–58,2018.
5. 青木 健，鈴ヶ嶺 聡哲，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “大脳新皮質学習におけるシナプスの動的再配置に関する検討”, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2018，in USB memory, 2018.
6. 鈴ヶ嶺 聡哲，青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “大脳新皮質学習におけるカラムとセルの自己構成法の動作解析”, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2018，in USB memory, 2018.
7. 鈴ヶ嶺 聡哲，青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “自己構成型大脳新皮質学習における時間遅れシナプスの検討”, 計測自動制御学会 第46回 知能システムシンポジウム，in CD-ROM, 6 pages, 2019.
8. 青木 健，鈴ヶ嶺 聡哲，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “大脳新皮質学習における適応型シナプス配置法の検討”, 計測自動制御学会 第46回 知能システムシンポジウム，in CD-ROM, 6 pages, 2019.
9. 長島晶彦，青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之, “大脳新皮質学習における異なる時系列データの複合予測に関する基礎検討”, 計測自動制御学会（SICE），システム・情報部門，第15回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, 2019.
10. 青木健，高玉圭樹，佐藤寛之，“大脳新皮質学習におけるカラムに基づく予測表現デコーダに関する検討”, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2020，2020.
11. 長島晶彦，青木健，高玉圭樹，佐藤寛之，“多変量大脳新皮質学習によるデータの連続欠損に対する予測持続に関する検討”, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2020，2020.
12. 藤野和志，青木健，高玉圭樹，佐藤寛之, “時系列予測に基づく行動決定のための大脳新皮質学習に関する基礎検討,” 第17回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会，システム・情報部門，計測自動制御学会，pp. 63–67, 2021.
13. 青木健，高玉圭樹，佐藤寛之，” 大脳新皮質学習における多層化に関する検討, ” 計測自動制御学会 第48回 知能システムシンポジウム，5 pages, 2021.
14. 青木健，高玉圭樹，佐藤寛之，” 大脳新皮質学習の階層化における抑制フィードバックの検討, ” 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2020，6 pages, 2021.
15. 藤野和志，青木健，高玉圭樹，佐藤寛之, “多変量大脳新皮質学習アルゴリズムのための適応的シナプス調整,” 第20回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会, 計測自動制御学会，pp. 53–60，2022．
16. 青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之，“大脳新皮質学習アルゴリズムにおけるシナプスの適応配置とカラムに基づくデコーダの協調”, システム・情報部門学術講演会2022 (SSI2022)，計測自動制御学会，2022.
17. 藤野 和志，青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之，“大脳新皮質学習における適応的なシナプス調整と予測値デコードの効果”, システム・情報部門学術講演会2022 (SSI2022)，計測自動制御学会，2022.
18. 後藤 祐希，青木 健，高玉 圭樹，佐藤 寛之，“大脳新皮質学習における抑制性セルの導入と効果”, システム・情報部門学術講演会2022 (SSI2022)，計測自動制御学会，2022.

受賞

1. SSI優秀論文賞，計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2017．
2. 平成29年度 電気通信大学 学生表彰 (2018/3/23)
3. Best Paper Award, The Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2018), Dec. 7, 2018.
4. 平成30年度 目黒会賞 (2019/3/25)
5. Young Researcher Encouragement Award, The 2nd ASEAN-UEC Workshop on Energy and AI, 21th Nov., 2020.
6. JACIII優秀論文賞2021（JACIII Best Paper Award 2021）, 2021

助成 

1. 電気通信大学創立80周年記念学術基金（電気通信大学基金）による学生等海外派遣助成 (2017/10/10)
2. 日本学術振興会 特別研究員 DC2 (2020)

指導

1. 平成29年度 ティーチングアシスタント（情報領域演習第二）
2. 平成30年度 ティーチングアシスタント（情報領域演習第二）
3. 平成30年度 外国人留学生(院生)チューター
4. 平成31年度 ティーチングアシスタント（情報領域演習第二）