研究成果

2012年度以前の研究業績は、教員基本データベースをご覧下さい。

受賞

山﨑 匡, 五十嵐 潤. 日本神経回路学会 論文賞. 2014年8月28日
草野 利樹,倉重 宏樹,その他5名. 日本神経回路学会 優秀研究賞. 2016年10月19日. 
小林 泰良, 山﨑 匡. 第43回日本神経科学学会全国大会, 国内トラベルアウォード受賞, 2020年7月29日.
栗山 凜, 吉村 英幸, 山﨑 匡. 第33回日本神経回路学会全国大会, 大会奨励賞, 2023年9月6日.

メディア掲載情報

  1. NVIDIA Blog: Better Batting with CUDA: How GPU-based Brain Research Helped Japanese Robot Swing for the Fences. 2013年4月26日
  2. WIRED Enterprise: Scientists Build Baseball-Playing Robot With 100,000-Neuron Fake Brain. 2013年4月27日
  3. insideHPC: GPU-based Brain Research Hits it Out of the Park. 2013年4月27日
  4. CNN: Scientists build baseball-playing robot with 100,000-neuron fake brain. 2013年4月29日
  5. Bio IT World: Swing Batter, Batter: GPUs and Baseball. 2013年4月29日
  6. WIRED日本語版: 「GPU制御の人工小脳」:電通大等の野球ロボ. 2013年4月30日
  7. UEC e-Bulletin vol.4, 2014: Artificial intelligence: Brain-training for baseball robot. 2014年12月24日
  8. 電気通信大学: 【メディアリリース】小脳における記憶の定着過程の理論を提唱 ~「一夜漬けより毎日コツコツと」の仕組み解明へ~. 2015年3月3日
  9. マイナビニュース:  一夜漬けよりコツコツ学習の方が記憶が定着する仕組みを解明 – 電気通信大. 2015年3月4日
  10. UEC e-Bulletin vol.5, 2015: Motor memory: the long and short of it. 2015年3月25日
  11. MedicalXpress: Research explains the formation of long-term motor memory. 2015年3月26日
  12. 日本神経科学学会: 【神経科学トピックス】一夜漬けより毎日コツコツと:小脳における記憶の定着過程の理論モデル. 2015年4月24日
  13. UEC eBulletin vol.8, 2015: Neuroscience: Creating realistic computational models of the cerebellum. 2015年12月25日
  14. 日経テクノロジーonline: スパコン上に猫の小脳を再現、リアルタイムで動作. 2016年6月13日
  15. マイナビニュース: ネコの小脳をShoubuスパコンで実現. 2016年6月20日
  16. 電気通信大学: 【報告】次世代スパコンを駆使し脳機能の解明と脳型人工知能の開発に挑む. 2016年7月6日
  17. マイナビニュース: リアルタイムに動く80億ニューロンの小脳をスパコンでシミュレーション. 2018年3月19日
  18. 理研計算科学研究センター 「計算科学の世界 No.17」 研究室にようこそ!. 2018年10月19日
  19. バイオメカニズム学会誌: 電気通信大学 山崎研究室 — スパコンで脳を作る —. , 2021年45巻3号, 2021年8月1日.

教科書

山﨑 匡, 五十嵐 潤. はじめての神経回路シミュレーション. 森北出版, 2021年12月17日.

2023

  1. Kaaya Tamura, Yuki Yamamoto, Taira Kobayashi, Rin Kuriyama, Tadashi Yamazaki. Discrimination and learning of temporal input sequences in a cerebellar Purkinje cell model. Frontiers in Cellular Neuroscience, 17,1075005, 2023.
  2. 山﨑 匡. 行動研究のためのモデリングとシミュレーション技術. 月刊「細胞」7月号, Vol.55(8), pp.24-27, ニュー・サイエンス社, 2023年7月20日.
  3. Yusuke Kuniyoshi, Rin Kuriyama, Shu Omura, Carlos Enrique Gutierrez, Zhe Sun, Benedikt Feldotto, Ugo Albanese, Alois C. Knoll, Taiki Yamada, Tomoya Hirayama, Fabrice O. Morin, Jun Igarashi, Kenji Doya, Tadashi Yamazaki. Embodied bidirectional simulation of a spiking cortico-basal ganglia-cerebellar-thalamic brain model and a mouse musculoskeletal body model distributed across computers including the supercomputer Fugaku. Frontiers in Neurorobotics, 17, 1269848, 2023.
  4. Tadashi Yamazaki. Distributed computer simulation of a spike-based brain model and a mouse musculoskeletal body model. 新学術領域「脳情報動態」第3回国際シンポジウム, 2023年1月23-24日, 東京国際フォーラム.
  5. Tadashi Yamazaki. From brain simulation to brain digital twin. 計算科学研究センター R-CCS Cafe 特別セミナー, 2023年1月31日.
  6. Yusuke kuniyoshi, Rin Kuriyama, Shu Omura, Tadashi Yamazaki. Development of a closed-loop simulation system distributed on the supercomputer Fugaku. 第46回日本神経科学大会, 2023年8月1日-4日, 仙台国際センター.
  7. Tomohiro Mitsuhashi, Koji Ikezoe, Kazuo Kitamura,Tadashi Yamazaki. Computer simulation of shaping simple spike activity by complex spikes obtained from calcium imaging data in cerebellar motor learning. 第46回日本神経科学大会, 2023年8月1日-4日, 仙台国際センター.
  8. Jun Igarashi, Tadashi Yamazaki. Gamma oscillations in a connectome-based spiking neural network model of the mouse cortico-cerebellar circuit. 第33回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2023), 2023年9月4日-6日, 東京大学.
  9. 栗山 凜, 吉村 英幸, 山﨑 匡. 強化学習器としての小脳スパイキングネットワークモデル. 第33回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2023), 2023年9月4日-6日, 東京大学.
  10. Tomohiro Mitsuhashi, Koji Ikezoe, Kazuo Kitamura, Tadashi Yamazaki. Learning to shape simple spike trains by experimentally obtained complex spike data in a cerebellar spiking network model. 第33回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2023), 2023年9月4日-6日, 東京大学.
  11. 國吉 佑輔. スパコン「富岳」を含めた複数コンピュータ上で分散された脳身体シミュレーション環境の構築. 学術変革領域(B) 第11回全体性セミナー, 2023年12月6日, オンライン開催.

2022

  1. Benedikt Feldotto, Jochen Martin Eppler, Cristian Jimenez-Romero, Christopher Bignamini, Carlos Enrique Gutierrez, Ugo Albanese, Eloy Retamino, Viktor Vorobev, Vahid Zolfaghari, Alex Upton, Zhe Sun, Hiroshi Yamaura, Morteza Heidarinejad, Wouter Klijn, Abigail Morrison, Felipe Cruz, Colin McMurtrie, Alois C. Knoll, Jun Igarashi, Tadashi Yamazaki, Kenji Doya, Fabrice O. Morin. Deploying and Optimizing Embodied Simulations of Large-Scale Spiking Neural Networks on HPC Infrastructure. Frontiers in Neuroinformatics, 16, 884180, 2022.
  2. 山﨑 匡. トップランナーと語る「富岳」FORWARD (招待講演). 「富岳」FORWARD 〜共に創る未来〜. 2022年3月10日, オンライン開催.
  3. 山﨑 匡. スパコン「富岳」で脳をつくる (招待講演). スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム シンポジウム「富岳百景」 . 2022年3月29日, オンライン開催.
  4. 山﨑 匡. シミュレーション神経科学は脳の理解の役に立つのか? (招待講演). 第5回オンラインサロン「スパコンコロキウム」. 2022年5月12日, オンライン開催.
  5. 山﨑 匡. シミュレーション神経科学は新しい種類の神経科学か? (招待講演). NEURO2022, 2022年6月29日-7月3日, 沖縄 (ハイブリッド).
  6. 栗山 凜, 吉村 英幸, 保足 凌平, 山﨑 匡. 強化学習モジュールとしての小脳スパイキングニューラルネットワークの実装. NEURO2022, 2022年6月29日-7月3日, 沖縄 (ハイブリッド).
  7. 田村 花綾, 山本 祐輝, 小林 泰良, 山﨑 匡. 樹状突起を持つ小脳プルキンエ細胞モデルによる平行線維刺激シーケンスの学習. NEURO2022, 2022年6月29日-7月3日, 沖縄 (ハイブリッド).
  8. 五十嵐 潤, 山﨑 匡, 山浦 洋, 野村 昴太郎. 時間ブロッキング法と空間結合パタンを用いた入力総和の並列化によるスパイキングニューラルネットワークシミュレーションの高速化. NEURO2022, 2022年6月29日-7月3日, 沖縄 (ハイブリッド).
  9. 吉村 英幸, 銅谷 賢治, 山﨑 匡. スパイキングニューラルネットワークを用いる強化学習のためのTD誤差表現の提案. NEURO2022, 2022年6月29日-7月3日, 沖縄 (ハイブリッド).
  10. 小林 泰良, 栗山 凜, 山﨑 匡. 小脳神経回路のマルチコンパートメントモデルシミュレーションを用いたプルキンエ細胞の同期活動がもたらす深部小脳核ニューロンへの影響の調査. NEURO2022, 2022年6月29日-7月3日, 沖縄 (ハイブリッド).
  11. 山田 泰輝, 栗山 凛, 山﨑 匡. 表情認識時における眼球運動変調を行う扁桃体の計算論的モデル. NEURO2022, 2022年6月29日-7月3日, 沖縄 (ハイブリッド).
  12. 山﨑 匡. Robot Operating System (ROS) を用いた脳身体モデル分散シミュレーション. 第16回アクセラレーション技術発表討論会, 2022年9月16日, 神戸大学理学研究科惑星科学研究センター (ハイブリッド).
  13. 山﨑 匡. スパコン「富岳」でヒトの脳は作れるか?. 第25回 サイエンスカフェChofu. , 2022年9月10日, オンライン開催.
  14. Rin Kuriyama, Hideyuki Yoshimura, Ryohei Hoashi, Tadashi Yamazaki. Developing a spiking network model of the cerebellum as a reinforcement learning machine. Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience2022) , November 12-16, 2022, San Diego, USA.
  15. Kaaya Tamura, Yuki Yamamoto, Taira Kobayashi, Tadashi Yamazaki. Learning to discriminate stimulus sequences by dendritic computation of a single cerebellar Purkinje cell model. Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience2022) , November 12-16, 2022, San Diego, USA.
  16. 山﨑 匡. 小脳学習理論の再検討.「次世代脳」プロジェクト 冬のシンポジウム2022, 2022年12月14日-17日, オンライン開催.

2021

  1. Rin Kuriyama, Claudia Casellato, Egidio D’Angelo, Tadashi Yamazaki. Real-time simulation of a cerebellar scaffold model on graphics processing units. Frontiers in Cellular Neuroscience, 15, 623552, 2021.
  2. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi, Hiroshi Yamaura. Human-scale brain simulation via supercomputer: A case study on the cerebellum. Neuroscience, 462:235-246, 2021.
  3. Taira Kobayashi, Rin Kuriyama, Tadashi Yamazaki. Testing an explicit method for multi-compartment neuron model simulation on a GPU. Cognitive Computation, OnlineFirst (Formal Citation will be 15: 1118-1131, 2023).
  4. Tadashi Yamazaki. Evolution of the Marr-Albus-Ito Model. In Book “The cerebellum as a CNS hub” (Eds, Mizusawa and Kakei), 239–255, Springer, 2021.
  5. Tadashi Yamazaki. Supercomputers are ready to simulate human-scale brain models. UH CS Colloquium, University of Hertfordshire, February 17, 2021.
  6. Tadashi Yamazaki, Tomoya Hirayama, Taiki Yamada, Rin Kuriyama, Jun Igarashi. Distributed brain-body closed-loop simulation using Supercomputer Fugaku. 第44回日本神経科学大会, 2021年7月28日-31日, 神戸 (ハイブリッド).
  7. Katsuhiko Hasegawa, Taira Kobayashi, Masashi Ogaki, Tadashi Yamazaki. Numerical simulation of neurons in the inferior olive with precise spatial structure. 第44回日本神経科学大会, 2021年7月28日-31日, 神戸 (ハイブリッド).
  8. Taira Kobayashi, Tadashi Yamazaki. An explicit method to accelerate simulation of a cerebellar multi-compartment network model. 第44回日本神経科学大会, 2021年7月28日-31日, 神戸 (ハイブリッド).
  9. Tadashi Yamazaki.High-performance simulation of cerebellar neurons and microcircuits. 第44回日本神経科学大会 / The 1st CJK Meeting, 2021年7月31日, 神戸 (ハイブリッド).
  10. 山﨑 匡. 小脳学習理論の新展開と脳全体の学習メカニズム (招待講演). 第2回トータルバイオミメティクス研究会. 2021年8月6日, オンライン開催.
  11. Taira Kobayashi, Rin Kuriyama, Tadashi Yamazaki. High-performance simulation of multi-compartment models using an explicit method. 第31回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2021), 2021年9月21-23日, オンライン開催.
  12. Tomoya Hirayama, Rin Kuriyama, Taiki Yamada, Tadashi Yamazaki. Development of distributed brain-body simulation environment Using Neurorobotics Platform. 第31回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2021), 2021年9月21-23日, オンライン開催.
  13. Katsuhiko Hasegawa, Taira Kobayashi, Masashi Oogaki, Tadashi Yamazaki. Numerical simulation of an inferior olivary network model composed of neurons with fine spatial structures. 第31回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2021), 2021年9月21-23日, オンライン開催.
  14. Kaaya Tamura, Taira Kobayashi, Tadashi Yamazaki. Discrimination of stimulus sequences by dendritic computation. 第31回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2021), 2021年9月21-23日, オンライン開催.

2020

  1. Hiroshi Yamaura, Jun Igarashi, Tadashi Yamazaki. Simulation of a human-scale cerebellar network model on the K computer. Frontiers in Neuroinformatics 14:16, 2020. 
  2. 山﨑 匡. 小脳型機械学習の研究開発 (招待講演). 異分野ワークショップ. 2020年1月6日, 奈良先端科学技術大学院大学, 奈良.
  3. 市川祐衣, 市村大輔, 浅田理恵, 山﨑匡. 時系列学習器を用いた介護時の動線の分類. 信学技報 NC2019-78(2020-03),ニューロコンピューティング研究会, 2020年3月5日, 東京 (研究会自体は中止)
  4. Taira Kobayashi, Tadashi Yamazaki. A new acceleration method for multi-compartment neuron model simulation. 第43回日本神経科学学会全国大会, 2020年7月29-8月1日.
  5. Taira Kobayashi, Tadashi Yamazaki. Simulation of multicompartment neuron models using an explicit PDE solver. 第30回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2020), 2020年12月2-5日, オンライン開催.
  6. Ryohei Hoashi, Tadashi Yamazaki. Building a spiking neural network of the cerebellum performing reinforcement learning. 第30回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2020), 2020年12月2-5日, オンライン開催.
  7. Rin Kuriyama, Tadashi Yamazaki. Realtime simulation of a cerebellar scaffold model on a GPU. 第30回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2020), 2020年12月2-5日, オンライン開催.
  8. Carlos Enrique Gutierrez, Zhe Sun, Hiroshi Yamaura, Heidarinejad  Morteza, Jun Igarashi, Tadashi Yamazaki, Kenji Doya. Simulation of resting-state neural activity in a loop circuit of the cerebral cortex, basal ganglia, cerebellum, and thalamus using NEST simulator. 第30回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2020), 2020年12月2-5日, オンライン開催.

2019

  1. 山浦 洋, 山﨑 匡. 小脳モデル. 人工知能AI辞典 第3版. 近代科学社, 2019年12月21日.
  2. Jun Igarashi, Hiroshi Yamaura, Tadashi Yamazaki. Large-scale simulation of a layered cortical sheet of spiking network model using a tile partitioning method. Frontiers in Neuroinformatics, 13, 71, 2019.
  3. Daisuke Ichimura, Tadashi Yamazaki. A Pathological Condition Affects Motor Modules in a Bipedal Locomotion Model. Frontiers in Neurorobotics 13, 79, 2019.
  4. Tadashi Yamazaki, William Lennon. Revisiting a theory of cerebellar cortex (Invited Perspective Paper). Neuroscience Research, 2019(148):1-8, 2019.
  5. Hiroki Kurashige, Yamashita Yuichi, Hanakawa Takashi, Honda Manabu. Effective Augmentation of Creativity-Involving Productivity Consequent to Spontaneous Selectivity in Knowledge Acquisition. Frontiers in Psychology. 10:600, 2019.
  6. 山浦 洋, 山﨑 匡. 小脳神経回路をコンピュータ上に作る. Clinical Neuroscience, 37(8):973-975, 2019.
  7. Tadashi Yamazaki. Large-scale simulation of the little brain (Invited). RIKEN Workshop on Neuromorphic Computing. 2019年3月11-13日, 理研, 神戸.
  8. Hideyuki Yoshimura, Tadashi Yamazaki. Online reinforcement learning by a spiking network model of the basal ganglia. NICE (Neuro-Inspired Computational Elements) 2019 Workshop. March 26–28, 2019, Albany, NY.
  9. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi. Introduction to High-Performance Neurocomputing. Tutorial T-1. Computational Neuroscience (CNS*2019), July 13-17, 2019, Barcelona, Spain.
  10. Carlos Gutierrez et al. A whole-brain spiking neural network model linking the basal ganglia, cerebellum, cortex and thalamus. Computational Neuroscience (CNS*2019), July 13-17, 2019, Barcelona, Spain.
  11. Hiroshi Yamaura, Jun Igarashi, Tadashi Yamazaki. Building a spiking network m-odel of the cerebellum on K computer using NEST and MONET simulators. Computational Neuroscience (CNS*2019), July 13-17 2019, Barcelona,Spain.
  12. Daisuke Ichimura, T. Yamazaki. Neuromusculoskeletal model for bipedal locomotion under a pathological condition. Computational Neuroscience (CNS*2019), July 13-17 2019, Barcelona,Spain.
  13. Hideyuki Yoshimura, Tadashi Yamazaki. Developing a Spiking Neuron Network Model of the Basal Ganglia Performing Reinforcement Learning. Computational Neuroscience (CNS*2019), July 13-17 2019, Barcelona,Spain.
  14. Taro Sunagawa, Tadashi Yamazaki. Integration of a reinforcement learning module in REACH model for adaptive arm control. Computational Neuroscience (CNS*2019), July 13-17 2019, Barcelona,Spain.
  15. Yuki Yamamoto, Tadashi Yamazaki. Dendritic discrimination of temporal input sequences in cerebellar Purkinje cells. Computational Neuroscience (CNS*2019), July 13-17 2019, Barcelona,Spain.
  16. Daisuke Ichimura, T. Yamazaki. Simulation of bipedal locomotion in normal and pathological conditions. 第29回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2019), 2019年9月3-6日, 東工大.
  17. Taira Kobayashi, Tadashi Yamazaki. Parallel numerical simulation of a multicompartment network model of the cerebellum on GPU.  第29回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2019), 2019年9月3-6日, 東工大.
  18. Hideyuki Yoshimura, Tadashi Yamazaki. A Network Using Only Spiking Neurons for Temporal Difference Error and State-Value Function of Reinforcement Learning.  第29回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2019), 2019年9月3-6日, 東工大.
  19. 砂川 太郎, 三好 康祐, 山川 宏, 山﨑 匡. Actor-CriticによるREACHモデルの拡張と適応アーム制御への応用.  第29回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2019), 2019年9月3-6日, 東工大.

2018

  1. Hiroki Kurashige, Yuichi Yamashita, Takashi Hanakawa, Manabu Honda. A Knowledge-Based Arrangement of Prototypical Neural Representation Prior to Experience Contributes to Selectivity in Upcoming Knowledge Acquisition. Frontiers in Human Neuroscience 12:111, 2018. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00111
  2. Tadashi Yamazaki, Wataru Furusho. Real-time simulation of cerebellum. New Horizons of Computational Science with Heterogeneous Many-Core Processors. 2018年2月27-28日, 理研, 和光.
  3. 山﨑 匡. 高性能神経計算: 計算神経科学と高性能計算の融合によるヒトスケール脳神経回路シミュレーション (招待講演). 異分野融合ワークショップ. 2018年3月6日, 奈良先端科学技術大学院大学, 奈良.
  4. Hideyuki Yoshimura, Hiroki Kurashige, Tadashi Yamazaki. Real-time Reinforcement Learning Using a Spiking Neuron Network Model of Basal Ganglia. 2018 GPU Technology Conference (GTC), 2018年3月26-29日, サンノゼ.
  5. 山﨑 匡. スパコンで脳を再現する. 脳科学ライフサポート研究センタースプリングスクール, 2017年3月28-29日, 電通大.
  6. Tadashi Yamazaki. Reevaluating a theory of cerebellar cortex (招待講演). NC Satellite Workshop. 2018年6月14日, OIST, 沖縄.
  7. 山﨑 匡. 神経回路シミュレーション (招待講演). 「自律機械と市民をつなぐ責任概念の策定」 公開シンポジウム. 2018年6月16日, 東洋大, 東京.
  8. 山﨑 匡, 五十嵐 潤. シンポジウム「スパコンは神経科学をいかにして加速するか: エクサフロップス時代に向けて」第41回日本神経科学学会全国大会, 2018年7月26-29日, 神戸.
  9. Tadashi Yamazaki, Hiroshi Yamaura, Wataru Furusho. Towards building a human-scale artificial cerebellum (Oral presentation). 第41回日本神経科学学会全国大会, 2018年7月26-29日, 神戸.
  10. Hiroki Kurashige, Yuichi Yamashita, Takashi Hanakawa, Manabu Honda. Entorhinal preplay-like fMRI activity contributes to upcoming knowledge acquisition depending on prior knowledge. 第41回日本神経科学学会全国大会, 2018年7月26-29日, 神戸.
  11. Hiroshi Yamaura, Jun Igarashi, Tadashi Yamazaki. Scalable simulation of cerebellar corticonuclear microcomplexes using a tile-based neural network simulator on K supercomputer. 第41回日本神経科学学会全国大会, 2018年7月26-29日, 神戸.
  12. Tadashi Yamazaki, Hiroshi Yamaura, Jun Igarashi. High-Performance Simulation of a Cerebellar Network Model using Monet Simulator on K Computer. 第28回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2018), 2018年10月24-27日, 沖縄.
  13. Hiroshi Yamaura, Tadashi Yamazaki. A Computational Model for Accurate Movements in the Cerebellum. 第28回日本神経回路学会全国大会(JNNS2018), 2018年10月24-27日, 沖縄.
  14. Daisuke Ichimura, Tadashi Yamazaki. Simulation Study of Bipedal Locomotion using Motor Modules. 第28回日本神経回路学会全国大会(JNNS2018), 2018年10月24-27日, 沖縄.
  15. Wataru Furusho, Tadashi Yamazaki. Development of a Monkey-Scale Artificial Cerebellum with Online Learning Capability and its simulation on Supercomputer Gyoukou. 第28回日本神経回路学会全国大会(JNNS2018), 2018年10月24-27日, 沖縄.
  16. Hideyuki Yoshimura, Tadashi Yamazaki. Online Reinforcement Learning Using a Spiking Neuron Network Model of the Basal Ganglia. 第28回日本神経回路学会全国大会(JNNS2018), 2018年10月24-27日, 沖縄.
  17. Tadashi Yamazaki, Hiroshi Yamaura, Jun Igarashi. Implementation and simulation of a cerebellar model on a tile-based general spiking neural network simulator for K supercomputer. The 48th Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience2018) , November 3-7, 2018, San Diego, USA.
  18. Hiroki Kurashige, Yuichi Yamashita, Takashi Hanakawa, Manabu Honda. Selectivity in knowledge acquisition effectively confers productivity: behavioral experiments and neural network simulation . The 48th Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience2018) , November 3-7, 2018, San Diego, USA.
  19. Hiroshi Yamaura, Tadashi Yamazaki. Purkinje cells in a cerebellar neural network model acquire climbing fiber driven activity modulation for accurate movements. The 48th Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience2018) , November 3-7, 2018, San Diego, USA.
  20. Daisuke Ichimura, Tadashi Yamazaki. Simulation study of bipedal walking based on motor modules of synergistic muscle activations. The 48th Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience2018) , November 3-7, 2018, San Diego, USA.
  21. Wataru Furusho, Tadashi Yamazaki. Development of large-scale artificial cerebellum and its petaflops simulation on PEZY-SC2 processor. The 48th Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience2018) , November 3-7, 2018, San Diego, USA.
  22. Tadashi Yamazaki. Computer simulation of a monkey-scale cerebellum with 8 billion spiking neurons in realtime and its applications (招待講演). 75th Fujihara Seminar “Cerebellum as a CNS Hub”, 2018年12月1-4日, 東京医科歯科大学, 東京.

2017

  1. 山﨑 匡. リザーバーコンピューティング. 人工知能学大辞典 (人工知能学会編), pp.528-530, 共立出版, 2017.
  2. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi, Junichiro Makino, Toshikazu Ebisuzaki. Real-time simulation of a cat-scale artificial cerebellum on PEZY-SC processors. International Journal of High Performance Computing Applications, OnlineFirst (Formal Citation will be 33(1): 155-168, 2019).
  3. 市村 大輔, 矢野 諭, 山﨑 匡. 小脳による足底接地情報の遅れ補償を組み込んだ下肢筋骨格系モデルの歩行シミュレーション. 電子情報通信学会論文誌D, J100-D(8): 808-816, 2017.
  4. 山﨑 匡, 五十嵐 潤. 高性能神経計算による神経回路モデルのリアルタイムシミュレーション. 日本神経回路学会誌 24(4): 172–181, 2017.
  5. Tadashi Yamazaki. Cat-scale artificial cerebellum on an energy-efficient supercomputer Shoubu (招待講演). Workshop on Brain-inspired Hardware, 2017年3月30日, 産総研AIセンター.
  6. Tadashi Yamazaki, Wataru Furusho. Implementing synaptic plasticity on a cat-scale artificial cerebellum. 第40回日本神経科学大会, 2017年7月20-23日, 幕張メッセ.
  7. Wataru Furusho, Tadashi Yamazaki. Implementation of Learning Mechanisms on a Cat-scale Cerebellar Model and its Simulation. 26th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 2017. 2017年9月11-14日, Sardinia, Italy.
  8. 山﨑 匡. 強化学習機械としての小脳?. 第27回日本神経回路学会全国大会. 2017年9月20-22日, 北九州国際会議場.
  9. 山浦 洋, 五十嵐 潤, 山﨑 匡. 大脳小脳連関ループのスパイキングネットワークモデル. 第27回日本 神経回路学会全国大会. 2017年9月20-22日, 北九州国際会議場.
  10. 市村 大輔, 山﨑 匡. 小型ヒューマノイドロボットを用いた病的歩行の計算機シミュレーション. 第 27回日本神経回路学会全国大会. 2017年9月20-22日, 北九州国際会議場.
  11. 露木 吏, 山本 祐輝, 山﨑 匡. 小脳顆粒層のマルチコンパートメントモデルシミュレーション. 第27 回日本神経回路学会全国大会. 2017年9月20-22日, 北九州国際会議場.
  12. 古荘 航, 山﨑 匡. オンライン学習のためのネコスケール人工小脳の高速化. 第27回日本神経回路学会全国大会. 2017年9月20-22日, 北九州国際会議場.
  13. 山﨑 匡. ヒト規模の脳神経回路シミュレーションを目指して: 小脳の場合 (招待講演). 科学技術計算分科会2017年度会合「拡がるHPC ~新たな鼓動~」. 2017年10月26日, ANAクラウンプラザ神戸.
  14. Hiroki Kurashige, Tadashi Yamazaki. Reinforcement learning of motor sequences on motor primitives acquired in the convolutional network-based neocortical model. Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience) 2017, November 11-15, Washington DC, USA.
  15. Daisuke Ichimura, Tadashi Yamazaki. Bipedal robot locomotion with feedback compensation of foot contact by a cerebellar model. Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience) 2017, November 11-15, Washington DC, USA.
  16. Tadashi Yamazaki. Tutorial: Introduction of high-performance computing for neuroinformatics. Advances in Neuroinformatics 2017 (AINI2017), November 20-21, Wako. (資料とサンプルコードはGitHubにあります)

2016

  1. 山﨑 匡. 時計と小脳. Annual Review 神経 2016. 中外医学社. 1–6, 2016.
  2. Masato Gosui, Tadashi Yamazaki. Real-world-time simulation of memory consolidation in a large-scale cerebellar model. Frontiers in Neuroanatomy, 10(21): 1–10, 2016. (Open Access) (Source code is available at Cerebellar Platform)
  3. Junwen Luo, Graeme Coapes, Terrence Mak, Tadashi Yamazaki, Chung Tin, Patrick Degenaar. Real-Time Simulation of Passage-of-Time Encoding in Cerebellum Using a Scalable FPGA-based System, IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems. 10(3):742-53, 2016.
  4. 山﨑 匡, 牧野 淳一郎, 戎崎 俊一. パーセプトロンと小脳. 臨床神経学, 34(8):889–891, 2016.
  5. Tadashi Yamazaki. Toward building an artificial cerebellum (招待講演). Advances in Neuroinformatics 2016, 2016年5月28-29日, 理研.
  6. Tsukasa Tsuyuki, Yuki Yamamoto, Tadashi Yamazaki. Efficient numerical simulation of neuron models with spatial structure on graphics processing units. Advances in Neuroinformatics 2016, 2016年5月28-29日, 理研.
  7. 山﨑 匡. Shoubuで実現するネコ一匹分の人工小脳 (招待講演). 理研シンポジウム「スーパーコンピュータHOKUSAIとShoubu、研究開発の最前線」, 2016年6月8日, 理研.
  8. Tadashi Yamazaki, Yuki Yamamoto, Tsukasa Tsuyuki. Efficient computer simulation of spatial neuron models with graphics processing units. 日本神経科学大会, 2016年7月20-22日, 横浜.
  9. Tsukasa Tsuyuki, Yuki Yamamoto, Tadashi Yamazaki. Efficient numerical simulation of neuron models with spatial structure on a graphics processing unit. Neuroinformatics 2016, September 3-4, 2016, Reading, UK.
  10. Tsukasa Tsuyuki, Yuki Yamamoto, Tadashi Yamazaki. Efficient numerical simulation of neuron models with spatial structure on graphics processing units. A. Hirose et al. (Eds.): ICONIP 2016, Part IV, LNCS 9950, pp. 279–285, 2016. DOI: 10.1007/978-3-319-46681-1 34
  11. Ohki Katakura, Tadashi Yamazaki. Computational model of the cerebellum and the basal ganglia for interval timing learning. A. Hirose et al. (Eds.): ICONIP 2016, Part IV, LNCS 9950, pp. 244–251, 2016. DOI: 10.1007/978-3-319-46681-1 30
  12. Ohki Katakura, Tadashi Yamazaki. A unified model of the cerebellum and the basal ganglia for temporal information processing. Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience) 2016, November 12-16, San Diego, USA.
  13. Daisuke Ichimura, Tadashi Yamazaki. Parameter tuning for stable bipedal walking of a neuromusculoskeletal model by genetic algorithms. Annual Meeting of Society for Neuroscience (Neuroscience) 2016, November 12-16, San Diego, USA.

2015

  1. Tadashi Yamazaki, Soichi Nagao, William Lennon, Shigeru Tanaka. Modeling memory consolidation during post-training periods in cerebellovestibular learningProceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 112(11): 3541-3546, 2015. (Open Access)
  2. William Lennon, Tadashi Yamazaki, Robert Hecht-Nielsen. A Model of In Vitro Plasticity at the Parallel Fiber – Molecular Layer Interneuron Synapses. Frontiers in Computational Neuroscience, 9(150): 1-12, 2015. doi: 10.3389/fncom.2015.00150.
  3. 山﨑 匡. 小脳の計算機シミュレーション. 人工知能学会誌 特集「脳神経系シミュレーション」, 30(5): 639-646, 2015.
  4. 山﨑 匡. 人工小脳の構築を目指して (招待講演). 東海大学シンポジウム「若手研究者による小脳研究の最前線」, 2015年1月10日, 東海大学高輪キャンパス.
  5. 山﨑 匡, 市村 大輔. 人工小脳の更なる大規模化. 第7回アクセラレーション技術発表討論会, 2015年4月9-10日, 光産業創成大学, 浜松.
  6. Tadashi Yamazaki. Modeling the cerebellum: Top-down approach and bottom-up approach. 第38回日本神経科学学会 シンポジウム「小脳研究における Top-down 型/Bottom-up 型アプローチとその融合」, 2015年7月28-31日, 神戸.
  7. Tadashi Yamazaki. Building a 1 mm^3 cerebellar module on a computer (Invited). Workshop3 “Neuromorphic Computing and Challenges”, INCF Congress Neuroinformatics 2015. Aug 20-22, 2015, Cairns, Australia.
  8. Masato Gosui, Tadashi Yamazaki. Realtime simulation of memory consolidation in a large-scale cerebellar model. INCF Congress Neuroinformatics 2015. Aug 20-22, 2015, Cairns, Australia.
  9. Tadashi Yamazaki. Building a 1 mm^3 cerebellum on graphics processing units. 第25回日本神経回路学会全国大会 企画セッション「高性能計算技術が加速する脳神経回路シミュレーション」. 2015年9月2-4日, 電気通信大学.
  10. 山﨑 匡. 前庭動眼反射の長期適応に関する小脳モデル. 第25回日本神経回路学会全国大会. 2015年9月2-4日, 電気通信大学.
  11. 五水井 柾人, 山﨑 匡. 小脳の記憶の定着における大規模実時間シミュレーション. 第25回日本神経回路学会全国大会. 2015年9月2-4日, 電気通信大学.
  12. 片倉央揮, 山﨑 匡. 時間情報処理のための大脳基底核モデル. 第25回日本神経回路学会全国大会. 2015年9月2-4日, 電気通信大学.
  13. 市村 大輔, 矢野 諭, 山﨑 匡. 脳−筋骨格系モデルによる2足歩行シミュレーション. 第25回日本神経回路学会全国大会. 2015年9月2-4日, 電気通信大学.
  14. Tadashi Yamazaki. Code generator for spatial neuron model simulation with graphics processing units. Neuroscience 2015, October 17-21, 2015, Chicago, USA.
  15. Ohki Katakura, Tadashi Yamazaki. A theoretical model for robust representation of the passage of time by feedback signals. Neuroscience 2015, October 17-21, 2015, Chicago, USA.
  16. Daisuke Ichimura, Tadashi Yamazaki. Computer simulation of a brain-musculoskeletal dynamical model for bipedal walking towards personalized rehabilitation. Neuroscience 2015, October 17-21, 2015, Chicago, USA.

2014

  1. Leonard F. Koziol, Deborah Budding, Nancy Andreasen, Stefano D’Arrigo, Sara Bulgheroni, Hiroshi Imamizu, Masao Ito, Mario Manto, Cherie Marvel, Krystal Parker, Giovanni Pezzulo, Narender Ramnani, Daria Riva, Jeremy Schmahmann, Larry Vandervert, Tadashi Yamazaki. Consensus Paper: The Cerebellum’s Role in Movement and Cognition. The Cerebellum, 13(1):151-177, 2014. (Open Access)
  2. Masao Ito, Kazuhiko Yamaguchi, Soichi Nagao, Tadashi Yamazaki. Long-Term Depression as a Model of Cerebellar Plasticity. Progress in Brain Research, 210:1-30, 2014.
  3. William Lennon, Robert Hecht-Nielsen, Tadashi Yamazaki. A spiking network model of cerebellar Purkinje cells and molecular layer interneurons exhibiting irregular firing. Frontiers in Computational Neuroscience, 8(157): 1-10, 2014.
  4. Masato Gosui, Tadashi Yamazaki, Yoko Yamaguchi. Accelerating NEURON Simulator by GPU. GPU Technology Conference (GTC14), Mar 24-27, 2014, San Jose, California, USA.
  5. JunWen Luo, Graeme Coapes, Terrence Mak, Tadashi Yamazaki, Chung Tin, Patrick Degenaar. A Scalable FPGA-based Cerebellum for Passage-of-Time Representation. 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biological Society (EMBC’14), pp. 3102-3105. Aug 26-30, 2014, Chicago, USA.
  6. 山﨑 匡, 安室 脩星, 市村 大輔. 予測する小脳. 第6回アクセラレーション技術発表討論会, 2014年6月19,20日, 沖縄科学技術大学院大学.
  7. 市村 大輔, 矢野 諭, 山﨑 匡. リハビリへの応用を目的とした脳数理モデルと筋骨格系動力学モデルのシミュレーション. 第8回モーターコントロール研究会, 2014年8月7-9日, 筑波大学.
  8. Ohki Katakura, Tadashi Yamazaki. Feedback signals improve robustness of the representation of time (口頭発表). 第24回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2014), 2014年8月27-29日, 公立はこだて未来大学.
  9. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi. One-million spiking neuron simulation in realtime on multi GPUs. 第24回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2014), 2014年8月27-29日, 公立はこだて未来大学.
  10. Tadashi Yamazaki. Realtime simulation of one-million spiking neurons in a realistic cerebellar model using multiple GPUs (口頭発表). Advances in Neuroinformatics (AINI2014), 2014年9月25,26日, 理化学研究所.
  11. 山﨑 匡. 順序とタイミングの神経回路モデル (招待講演) 第8回 全脳アーキテクチャ勉強会, 2014年11月10日, グラントウキョウサウスタワー41Fアカデミーホール.
  12. William Lennon, Robert Hecht-Nielsen, Tadashi Yamazaki. A simulation of cerebellar function with learning at parallel fiber – molecular layer interneurons. Program No. 341.09. 2014 Neuroscience Meeting Planner. Washington DC: Society for Neuroscience, 2014. Online. 44th Annual Meeting of Society for Neuroscience, Nov 15-19, Washington DC, USA.

2013

  1. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi. Realtime Cerebellum: A large-scale spiking network model of the cerebellum that runs in realtime using a graphics processing unit. Neural Networks, 47: 103-111, 2013. (Open Access)
  2. Soichi Nagao, Takeru Honda, Tadashi Yamazaki. Transfer of memory trace of cerebellum-dependent motor learning in human prism adaptation: A model study. Neural Networks, 47: 72-80, 2013.
  3. 山﨑 匡. 小脳内部時計とタイミング制御. 神経内科 78(6):635-641, 2013.
  4. 山﨑 匡. コンピュータ上に小脳を創る. 第6回次世代医師・研究者交流会 (招待講演), 2013年2月19日 自治医科大学.
  5. Tadashi Yamazaki. Realtime simulation of a cerebellar spiking network model towards neuroprosthesis. AAAI Spring Symposium Series “Data driven wellness: From Self-Tracking to Behavior Change”, Mar 25-27 2013, Palo Alto, CA, USA.
  6. Tadashi Yamazaki. Realtime simulation of a cerebellar spiking network model using a GPU. Open Source Brain Kickoff Meeting(Invited), May 13-15 2013, Sardina, Italy.
  7. 山﨑 匡, 五十嵐 潤, 永雄総一. 小脳運動学習における長期トレーニングの実世界時間シミュレーション. Neuro 2013, 2013年6月20-23日 京都国際会館.
  8. 稲葉 学, 山﨑 匡. 教師付学習のための教師信号の強化学習.  Neuro 2013, 2013年6月20-23日 京都国際会館.
  9. 久保田 守, 山﨑 匡, 西野哲朗. ヒューマノイドロボットのモーションデータにおける運動プリミティブの自己組織化. Neuro 2013, 2013年6月20-23日 京都国際会館.
  10. 山﨑 匡. コンピュータ上に人工小脳を創る. Neuro 2013サテライトシンポジウム「小脳の神経科学 – 分子生物学から認知科学まで」(招待講演), 2013年6月22日 京都国際会館.
  11. Mamoru Kubota, Tadashi Yamazaki, Tetsuro Nishino. Brain-Inspired Motion Programming for Hobby-Use Humanoid Robots14th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD 2013), pp. 472-477. Jul 1-3 2013, Honolulu, Hawaii, USA.
  12. Manabu Inaba, Tadashi Yamazaki. An Actor-Critic Model of Saccade Adaptation. Computational Neuroscience (CNS) 2013 Paris, Jul 14-16 2013, Paris, France.  (旅費の一部は電気通信大学創立80周年記念学術交流基金の助成を受けた)
  13. Tadashi Yamazaki. Realtime Cerebellum: GPU-accelerated numerical simulation of a cerebellar spiking network model in realtime. Workshop on Computations in the cerebellar circuit: advances on the modeling front (Invited), Computational Neuroscience (CNS) 2013 Paris, Jul 17-18 2013, Paris, France.
  14. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi, Soichi Nagao. Computer simulation of cerebellar motor learning in real-world time. Gordon research conference (GRC) on cerebellum, Aug 11-16 2013, New Hampshire, USA.
  15. 山﨑 匡. GPUによる小脳スパイキングネットワークモデルの実時間シミュレーション. 第5回アクセラレーション技術発表討論会「脳を超えよう!」(招待講演). 2013年9月5,6日, 会津大学.
  16. 山﨑 匡. 小脳のシミュレーション. 第3回情報数理工学セミナー. 2013年10月25日, 電気通信大学.
  17. 山﨑 匡. 小脳を作って小脳を理解する. 第87回Brain Club (招待講演). 2013年11月1日, 慶応大学.
  18. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi, Soichi Nagao. Real-life time computer simulation of long-term cerebellar motor learning. Program No. 469.22. 2013 Neuroscience Meeting Planner. San Diego, CA: Society for Neuroscience, 2013. Online. 43rd Annual Meeting of Society for Neuroscience, Nov 9-13, San Diego, California, USA.
  19. William C Lennon Jr, Tadashi Yamazaki, Robert Hecht-Nielsen. A computational model of the cerebellum with learning at parallel fiber – Basket cell synapses. Program No. 469.18. 2013 Neuroscience Meeting Planner. San Diego, CA: Society for Neuroscience, 2013. Online. 43rd Annual Meeting of Society for Neuroscience, Nov 9-13, San Diego, California, USA.

2012

  1. 山崎 匡. 小脳内部時計の神経機構と機能的役割. 臨床神経学 52(11): 990-993, 2012.
  2. Tadashi Yamazaki, Soichi Nagao. A Computational Mechanism for Unified Gain and Timing Control in the Cerebellum. PLoS ONE, 7(3): e33319, 2012.
  3. 永雄 総一, 山崎 匡. まだ解かれていない七つの小脳の基本的研究課題. 生体の科学 63(1): 3-10, 2012.
  4. Tadashi Yamazaki, Jun Igarashi. Realtime Cerebellum: Realtime Simulation of a Realistic Cerebellar Model using a GPU for Real-World Engineering Applications. GPU Technology Conference 2012, May 13-19 2012, San Jose, California, USA.
  5. 山崎 匡. 小脳内部時計の神経機構と機能的役割. 第53回日本神経学会学術大会シンポジウム「小脳症状とは何か」(招待講演), 2012年5月23日 東京国際フォーラム.
  6. 山崎 匡, 永雄 総一. 小脳運動学習におけるポストトレーニング時のメモリトランスファーの理論. 第22回日本神経回路学会全国大会 (JNNS2012), 2012年 9月12-14日 名古屋工業大学.
  7. Tadashi Yamazaki, Soichi Nagao. Theoretical study on importance of a post-training period for memory transfer in cerebellar motor learning. Program No. 379.12. 2012 Neuroscience Meeting Planner. New Orleans, LA: Society for Neuroscience, 2012. Online. 42nd Annual Meeting of Society for Neuroscience, Oct 13-17, New Orleans, Louisiana, USA.
  8. Tadashi Yamazaki, Soichi Nagao. Modeling Post-training Memory Transfer in Cerebellar Motor Learning. T. Huang et al. (Eds.): ICONIP 2012, Part III, LNCS 7665, pp. 417-424. 2012. Nov 12-15, Doha, Qatar.
  9. 山﨑 匡. NumericalBrain: 計算機上に小脳を創る. 平成24年度第5回ブレインウェア研究会 (招待講演), 2012年 12月 25日 東北大学 電気通信研究所.