発達障害、気分障害、統合失調症、疼痛を対象に、ヒトの精神神経疾患の診断と治療等に資する、計算論的神経科学やＡＩ技術の中でもとりわけ、少数サンプルからの学習を可能にする機械学習アルゴリズムを用いてバイオマーカー開発し、データに基づいた介入対象の選択にもとづく先進的ニューロフィードバックの開発とその応用を行います。

本研究では、非線形動力学の観点から、脳の正常機能と異常機能の両面に着目して、脳の情報処理に関する数理モデルおよび次世代ＡＩ開発のために必要な技術的背景、次世代ＡＩ技術開発の可能性とその国内・国外の現在の動向を探索・調査することによって、次世代ＡＩを目指して動的脳に学んで取り組むべき技術開発課題を提案します。そして、その実現に向けて新しい脳型アルゴリズムのための数理的基盤技術を開発するとともに、ロボティクスや精神疾患への応用可能性をも検討します。