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1. 生物に见られる多様なリズムを生み出す「振动子」の相互作用をコンピューターによる机械学习で推定するには膨大な事前のデータ(教师データ)が必要。
2. 本研究で、事前データなく、振动子间の相互作用およびノイズの大きさを推定する新理论を开発。
3. 机械学习や础滨への期待が集中する今日に、起きている现象を方程式で记述し、理论を作って答えを导く「物理学の伝统的スタイル」によって本研究は达成された。

　约２４时间周期の概日リズムや约１秒间隔の心臓の拍动など、生物に见られる多様なリズムは、振り子时计にもたとえることができる「振动子」から作り出されています。リズムを乱す要因となりうるノイズにさらされた中でも安定的なリズムが生み出されている理由は、复数の振动子が相互作用することによって、互いに足并みを揃える「同期状态」を维持しているからです。逆に、相互作用が十分强くなければ机能不全に陥ります。相互作用の强さを、観察対象を伤つけることなく自然な状态のままで测ることができれば、相互作用によって机能を正常に保つ仕组みを明らかにできる可能性があります。
　このような背景から、九州大学数理?データサイエンス教育研究センター/大学院芸术工学研究院の森史助教と东京大学大学院新领域创成科学研究科の郡宏教授の研究チームは、结合位相振动子と呼ばれる数理モデルを用いて、振动子间の相互作用およびノイズの大きさを、自然に発生する振动の时刻のデータだけから推定する公式を导出しました。同様の推定を机械学习で行おうとすると事前に膨大な教师データ、すなわち、相互作用强度があらかじめわかっているシステムの振动时刻データが必要ですが、本手法は教师データを必要とせず、しかも、比较的少量のデータで正确な推定を実现します。本手法によって、生物システムなどのデリケートなシステムの情报を得られる可能性が大きく広がりました。
　本研究成果は、米国科学アカデミー紀要『Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America（PNAS）』の掲載に先駆け、オンライン版が2022年2月2日（現地時間）に公開されました。

（参考図）
(补)シミュレーションで得られた２つの振动子の振动の时刻のデータ。赤线と緑线が縦に揃っていることは、振动子１と２が同じタイミングで振动している、つまり、同期していることを表している。(颈)の结合とノイズの大きさは、(颈颈)の２分の１に设定してあるが、そのことは同期の程度からは読み取れない。
(产)导出した公式に(补)のデータを当てはめ、结合とノイズの大きさの同时推定を行った结果。推定値は、真の値（×印）を捉えることに成功している。

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