Degree

• 博士 (理学)（東京工業大学）
• Ph. D.（Tokyo Institute of Technology）

Research History

Education

Awards

• 日本神経回路学会奨励賞（2023-09）
• 優秀教員賞（2022-01）
• 優秀教員賞 (遠隔授業WGの団体受賞)（2021-01）
• Japanese Neural Network Society Best Paper Award（2014-08）
• Excellent Paper Award, 20th Anniversary paper of Japanese Neural Network Society（2009-09）
• Young Scientist Award, Japanese Neural Network Society（2006-09）

Others

Papers

• 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（2023-10-05） [DOI] [Othres link]
• 行動研究のためのモデリングとシミュレーション技術（2023-07）
• Discrimination and learning of temporal input sequences in a cerebellar Purkinje cell model（2023-02-02） [DOI] [Othres link]
• Testing an explicit method for multi-compartment neuron model simulation on a GPU（2023） [DOI] [Web of Scientce]
• Deploying and Optimizing Embodied Simulations of Large Scale Spiking Neural Networks on HPC Infrastructure（2022-05） [DOI] [DBLP] [Othres link]
• Human-scale Brain Simulation via Supercomputer: A Case Study on the Cerebellum（2021-01-20）
• Real-Time Simulation of a Cerebellar Scaffold Model on Graphics Processing Units（2021）
• Simulation of a human-scale cerebellar network model on the K computer（2020）
• A Pathological Condition Affects Motor Modules in a Bipedal Locomotion Model（2019） [DOI] [PubMed] [PubMed Central]
• Large-scale simulation of a layered cortical sheet of spiking network model using a tile partitioning method（2019）
• Realtime simulation of a cat-scale artificial cerebellum on PEZY-SC processors（2019）
• Revisiting a theory of cerebellar cortex（2019）
• Computer simulation of a cerebellar-musculoskeletal model for bipedal locomotion with feedback compensation of foot contact（2017-08） [J-GLOBAL]
• Efficient Numerical Simulation of Neuron Models with Spatial Structure on Graphics Processing Units（2016-09-30） [DOI] [Othres link]
• Computational Model of the Cerebellum and the Basal Ganglia for Interval Timing Learning（2016-09-30） [DOI] [Othres link]
• Real-Time Simulation of Passage-of-Time Encoding in Cerebellum Using a Scalable FPGA-Based System（2016-06） [DOI] [Web of Scientce]
• Real-World-Time Simulation of Memory Consolidation in a Large-Scale Cerebellar Model（2016-03） [DOI] [Web of Scientce]
• A Model of In vitro Plasticity at the Parallel Fiber-Molecular Layer Interneuron Synapses（2015-12） [DOI] [Web of Scientce]
• Modeling memory consolidation during posttraining periods in cerebellovestibular learning（2015-03） [DOI] [Web of Scientce]
• A spiking network model of cerebellar Purkinje cells and molecular layer interneurons exhibiting irregular firing（2014-12） [DOI] [Web of Scientce]
• A scalable FPGA-based cerebellum for passage-of-time representation（2014-08） [DOI] [Othres link]
• Consensus Paper: The Cerebellum's Role in Movement and Cognition（2014-02） [DOI] [Web of Scientce]
• Realtime cerebellum: A large-scale spiking network model of the cerebellum that runs in realtime using a graphics processing unit（2013-11） [DOI] [Web of Scientce]
• Transfer of memory trace of cerebellum-dependent motor learning in human prism adaptation: A model study（2013-11） [DOI] [PubMed]
• A Computational Mechanism for Unified Gain and Timing Control in the Cerebellum（2012-03） [DOI] [Web of Scientce]
• Modeling Post-training Memory Transfer in Cerebellar Motor Learning（2012） [Web of Scientce]
• Simulation Platform: A cloud-based online simulation environment（2011-09） [DOI] [Web of Scientce]
• Stimulus-Dependent State Transition between Synchronized Oscillation and Randomly Repetitive Burst in a Model Cerebellar Granular Layer（2011-07） [DOI] [Web of Scientce]
• Reprint of: Simulation Platform: A cloud-based online simulation environment.（2011） [DOI] [DBLP] [Othres link]
• 小脳スパイキングネットワークモデルにおける条件刺激強度依存性タイミング制御（2010）
• A Possible Mechanism for Controlling Timing Representation in the Cerebellar Cortex.（2010） [DOI] [DBLP] [Othres link]
• Conditioned Stimulus-strength-dependent timing control in a spiking network model of the cerebellum（2009-09） [CiNii Research (CiNii Articles)]
• Robust reservoir generation by correlation-based learning（2009）
• 小脳顆粒層をモデル化したスパイキングネットワークの研究：NMDA 受容体を介した同期発火状態と時間表現状態の遷移（2008）
• A spiking network model for passage-of-time representation in the cerebellum（2007-10） [DOI] [Web of Scientce]
• The cerebellum as a liquid state machine（2007-04） [DOI] [Web of Scientce]
• Chronically mountable goggles for persistent exposure to single orientation（2007-03） [DOI] [Web of Scientce]
• インターナルクロックモデルに基づくロボット制御法の実現（2007）
• Neural Modeling of an internal clock（2005-05） [Web of Scientce]
• A neural network model for trace conditioning（2005-02） [Web of Scientce]
• Building the cerebellum in a computer（2005） [DOI]
• Sound frequency representation in cat auditory cortex（2004-12） [DOI] [Web of Scientce]
• A neural network model for trace conditioning（2004） [DOI]
• Mathematical analysis of a correlation-based model for orientation map formation（2003-01） [Web of Scientce]
• A mathematical analysis of the development of oriented receptive fields in Linsker's model（2002-03） [Web of Scientce]

Misc

• ヒトスケールマウス脳モデルはヒト脳モデル足り得るか？（2025-03） [DOI]
• 小脳神経回路をコンピュータ上に作る（2019）
• 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（2017）
• パーセプトロンと小脳（2016）
• 小脳の計算機シミュレーション（2015）
• 小脳内部時計とタイミング制御（2013）
• Seven unsolved fundamental questions on cerebellum（2012） [CiNii Research (CiNii Articles)] [CiNii Books] [Othres link]
• Cerebellar internal clock: Its neural mechanisms and functional roles（2012） [DOI] [PubMed]
• On modern cerebellar perceptron hypothesis（2011）
• Computational Models of Timing Mechanisms in the Cerebellar Granular Layer（2009-12） [DOI] [Web of Scientce]
• Towards complete understanding of the cerebellar computational mechanism and its applications（2009）
• Harnessing nonlinearlity in the cerebellum as an universal simulator（2008）

Presentations

• Large-scale simulation of biophysical neural network models on the supercomputer Fugaku（2025-04-22）
• 嗅内皮質から海馬への集団的予測コード（2025-03-06）
• ボトムアップでヒトデジタル脳を構築するための局所神経回路構造の複雑さに関する多種多階層スケーリング技術の開発（2024-10-15）
• Cerebellar spiking network model as a reinforcement learning machine（2024-10-07）
• Development of a lightweight and customizable biophysical neuron simulator（2024-10-07）
• Is a human-scale mouse brain model a human brain model?（2024-09-21）
• Neulite シミュレータへの Brain Modeling ToolKit の統合（2024-09-12）
• 皮質基底核ループのスパイキングネットワークモデルの GPU を用い たリアルタイムシミュレーション（2024-09-12）
• スーパーコンピュータ「富岳」における Neulite シミュレータの並列実装（2024-09-11）
• 標準化されたモデル化インタフェースを持つ「富岳」向け軽量生物物理学的ニューロンシ ミュレータの開発（2024-09-11）
• Development of a light-weight neuron simulator for standardized database-aware biophysical modeling（2024-07-24）
• Diversity and inclusion: Distributed simulation of multiple brain and body models in multiple simulators on multiple computers across multiple organizations（2024-06-18）
• Gamma oscillations in a connectome-based spiking neural network model of the mouse cortico-cerebellar circuit（2023-09-06）
• Learning to shape simple spike trains by experimentally obtained complex spike data in a cerebellar spiking network model（2023-09）
• 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（2023-09）
• Computer simulation of shaping simple spike activity by complex spikes obtained from calcium imaging data in cerebellar motor learning（2023-08）
• Development of a closed-loop simulation system distributed on the supercomputer Fugaku（2023-08）
• From brain simulation to brain digital twin（2023-01-31）
• Distributed computer simulation of a spike-based brain model and a mouse musculoskeletal body model（2023-01-23）
• 小脳学習理論の再検討（2022-12-16）
• Learning to discriminate stimulus sequences by dendritic computation of a single cerebellar Purkinje cell model（2022-11）
• Developing a spiking network model of the cerebellum as a reinforcement learning machine（2022-11）
• Robot Operating System (ROS) を用いた脳身体モデル分散シミュレーション（2022-09-16）
• スパコン「富岳」でヒトの脳は作れるか？（2022-09-10）
• 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（2022-06）
• 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（2022-06）
• 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（2022-06）
• 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（2022-06）
• 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（2022-06）
• 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（2022-06）
• シミュレーション神経科学は新しい種類の神経科学か？（2022-07-02）
• シミュレーション神経科学は脳の理解の役に立つのか？（2022-05-12）
• スパコン「富岳」で脳をつくる（2022-03-29）
• 「富岳」FORWARD 〜共に創る未来〜（2022-03-10）
• Discrimination of stimulus sequences by dendritic computation（2021-09-22）
• Numerical simulation of an inferior olivary network model composed of neurons with fine spatial structures（2021-09-22）
• Development of distributed brain-body simulation environment Using Neurorobotics Platform（2021-09-21）
• High-performance simulation of multi-compartment models using an explicit method（2021-09-21）
• 小脳学習理論の新展開と脳全体の学習メカニズム（2021-08-06）
• High-performance simulation of cerebellar neurons and microcircuits（2021-07-31）
• An explicit method to accelerate simulation of a cerebellar multi-compartment network model（2021-07）
• Numerical simulation of neurons in the inferior olive with precise spatial structure（2021-07）
• Supercomputers are ready to simulate human-scale brain models（2021-02-17）
• Distributed brain-body closed-loop simulation using Supercomputer Fugaku（2021-07-28）
• Simulation of resting-state neural activity in a loop circuit of the cerebral cortex, basal ganglia, cerebellum, and thalamus using NEST simulator（2020-12）
• Realtime simulation of a cerebellar scaffold model on a GPU（2020-12）
• Building a spiking neural network of the cerebellum performing reinforcement learning（2020-12）
• Simulation of multicompartment neuron models using an explicit PDE solver（2020-12）
• A new acceleration method for multi-compartment neuron model simulation（2020-07）
• 小脳型機械学習の研究開発（2020-01-06）
• A Network Using Only Spiking Neurons for Temporal Difference Error and State-Value Function of Reinforcement Learning（2019-09）
• Parallel numerical simulation of a multicompartment network model of the cerebellum on GPU（2019-09）
• Simulation of bipedal locomotion in normal and pathological conditions（2019-09）
• Actor-CriticによるREACHモデルの拡張と適応アーム制御への応用（2019-09）
• Dendritic discrimination of temporal input sequences in cerebellar Purkinje cells（2019-07）
• Integration of a reinforcement learning module in REACH model for adaptive arm control（2019-07）
• Developing a Spiking Neuron Network Model of the Basal Ganglia Performing Reinforcement Learning（2019-07）
• Neuromusculoskeletal model for bipedal locomotion under a pathological condition（2019-07）
• Building a spiking network m-odel of the cerebellum on K computer using NEST and MONET simulators（2019-07）
• A whole-brain spiking neural network model linking the basal ganglia, cerebellum, cortex and thalamus（2019-07）
• Introduction to High-Performance Neurocomputing（2019-07）
• Online reinforcement learning by a spiking network model of the basal ganglia（2019-03）
• Large-scale simulation of the little brain（2019-03-11）
• Computer simulation of a monkey-scale cerebellum with 8 billion spiking neurons in realtime and its applications（2018-12-03）
• Online Reinforcement Learning Using a Spiking Neuron Network Model of the Basal Ganglia（2018-10）
• Development of a Monkey-Scale Artificial Cerebellum with Online Learning Capability and its simulation on Supercomputer Gyoukou（2018-10）
• Simulation Study of Bipedal Locomotion using Motor Modules（2018-10）
• A Computational Model for Accurate Movements in the Cerebellum（2018-10）
• High-Performance Simulation of a Cerebellar Network Model using Monet Simulator on K Computer（2018-10）
• Scalable simulation of cerebellar corticonuclear microcomplexes using a tile-based neural network simulator on K supercomputer（2018-07）
• Towards building a human-scale artificial cerebellum（2018-07）
• 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（2018-07）
• 神経回路シミュレーション（2018-06-16）
• Reevaluating a theory of cerebellar cortex（2018-06-14）
• Real-time Reinforcement Learning Using a Spiking Neuron Network Model of Basal Ganglia（2018-03）
• 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（2018-03-06）
• Real-time simulation of cerebellum（2018-02）
• 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（2017-10-26）
• Cat-scale artificial cerebellum on an energy-efficient supercomputer Shoubu（2017-03-30）
• ヒト全小脳リアルタイムシミュレーションを目指して.（2016-10-15）
• Shoubuで実現するネコ一匹分の人工小脳（2016-06-08）
• Toward building an artificial cerebellum（2016-05-28）
• Building a 1 mm^3 cerebellar module on a computer（2015-08-20）
• 人工小脳の構築を目指して（2015-01-10）
• 順序とタイミングの神経回路モデル（2014-11-10）
• 小脳を作って小脳を理解する（2013-11-01）
• 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（2013-09）
• Realtime Cerebellum: GPU-accelerated numerical simulation of a cerebellar spiking network model in realtime（2013-07）
• コンピュータ上に人工小脳を創る（2013-06-22）
• Building the artificial cerebellum on a computer（2013-06-22）
• Realtime simulation of a cerebellar spiking network model using a GPU（2013-05）
• コンピュータ上に小脳を創る（2013-02）
• Numerical Brain: 計算機上に小脳を創る（2012-12）
• 小脳内部時計の神経機構と機能的役割（2012-05）
• 小脳の計算機構の完全理解とその応用を目指して（2009-09）
• Large-scale computational model of the cerebellum for simultaneous control of timing and gain of movement（2008-11）

Books and Other Publications

• 神経コーディング（2024-11-26） [Amazon]
• はじめての神経回路シミュレーション:1ニューロンからヒト全脳モデルまで（2021-12-17） [CiNii Books] [Amazon]
• Cerebellum as a CNS Hub（2021-11-11） [Othres link]
• Encyclopedia of Artificial Intelligence（2017）
• Annual Review 神経 2016（2016-03-09）
• Cerebellar learning（2014-06-20）

Works

Research Projects

Media Coverage

• 【スパコンことはじめ】学術系VTuberと学ぶ「富岳」全脳シミュレーション（後編）（高度情報科学技術研究機構）（2024-03）
• 【スパコンことはじめ】学術系VTuberと学ぶ「富岳」全脳シミュレーション（前編）（高度情報科学技術研究機構）（2024-03）
• 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（MyNavi News）（2018-03）
• 【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（2016-07）
• スパコン上に猫の小脳を再現、リアルタイムで動作（2016-06）
• ネコの小脳をShoubuスパコンで実現（2016-06）
• Neuroscience: Creating realistic computational models of the cerebellum（UEC e-Bulletin）（2015-12）
• [Neuroscience Topics] Practice makes perfect: a theoretical model for memory consolidation in the cerebellum（The Japan Neuroscience Society）（2015-04）
• [Media Release] Practice makes perfect: a theoretical model of memory consolidation in the cerebellum（UEC Tokyo）（2015-03）
• 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（Mynavi News）（2015-03）
• Motor memory: the long and short of it（UEC e-Bulletin）（2015-03）
• Research explains the formation of long-term motor memory（MedicalXpress）（2015-03）
• Artificial intelligence: Brain-training for baseball robot（UEC e-Bulletin）（2014-12）
• Better Batting with CUDA: How GPU-based Brain Research Helped Japanese Robot Swing for the Fences（2013-04）
• Scientists Build Baseball-Playing Robot With 100,000-Neuron Fake Brain（2013-04）
• GPU-based Brain Research Hits it Out of the Park（2013-04）
• Scientists build baseball-playing robot with 100,000-neuron fake brain（2013-04）
• Swing Batter, Batter: GPUs and Baseball（2013-04）
• 「GPU制御の人工小脳」：電通大等の野球ロボ.（2013-04）

Industrial Property Rights

Professional Memberships

• The Japan Neuroscience Society
• Japanese Neural Network Society
• Society for Neuroscience
• Japanese Robotics Society
• LA Symposium

Committee Memberships

Teaching Experience

• Advanced Topics on Simulation Science and Engineering
• 数値計算
• 情報工学工房
• 情報数理工学実験第二
• 情報・通信演習1(IP)
• -
• Graduate Technical English
• 情報領域演習第二
• 情報数理工学実験第一
• 情報・通信演習1
• キャリア教育演習

Social Contribution

• 電気通信大学 匠ガールプロジェクト
• 電気通信大学 出張講義
• 電気通信大学 出張講義
• 得意な才能を伸ばす教育(理数) 課題研究プログラム
• 電気通信大学 出張講義
• 電気通信大学 匠ガールプロジェクト
• 得意な才能を伸ばす教育(理数) 課題研究プログラム
• 夢ナビライブ2023 in Summer 夢ナビ講義
• 高校生のためのサイエンス・ウィーク2022
• 電気通信大学 出張講義
• 電気通信大学 出張講義
• 電気通信大学 出張講義
• 研究成果の公開 Simulation Platform
• 研究成果の公開 Cerebellar Platform
• 8th Whole Brain Architecture Meeting
• Autumn School for Computational Neuroscience

Academic Contribution

• 学術雑誌関係（編集委員など） Action Editor, Neural Networks
• 電気通信大学 脳・医工学研究センター スプリングスクール 講師
• 学術雑誌関係（編集委員など） NOLTA IEICE Special Section on Computation with nonlinear dynamics ゲストエディタ
• 学術雑誌関係（編集委員など） Review Editor, Frontiers in Neurorobotics
• CNS*2019 Tutorial ""Introduction to High-Performance Neurocomputing"" Lecturer
• 電気通信大学 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 講師
• 学術雑誌関係（編集委員など） Review Editor, Frontiers in Computational Neuroscience
• Okinawa Computational Neuroscience Course Tutor