研究概要
自然界に現れる複雑なパターンや構造がどのようなメカニズムで形成されるのかを理解するために数理モデルを用いて研究を行っています。特に、ソフトマテリアルと呼ばれる、高分子や液晶、コロイドなどが自己組織化によって構造形成したものに興味を持っています。これらの構造は、私たちの生活を支える材料科学から、細胞や細胞集団の作るパターンのような生物学的まで幅広い分野で見ることができます。我々は、機械学習の手法を用いてデータから数理モデルを構築したり、構造形成のメカニズムを数理モデルと機械学習を融合させることによって理解するための研究を行っています。
当該シーズに関連する研究業績
i) Uyen Tu Lieu and Natsuhiko Yoshinaga, “Dynamic control of self-assembly of quasicrystalline structures through reinforcement learning” Soft Matter, 21, 514-525 (2025)
ii) Natsuhiko Yoshinagaand Satoru Tokuda, “Bayesian Modelling of Pattern Formation from One Snapshot of Pattern” Physical Review E, 106, 065301 (2022)
この研究シーズに関係する教員
