研究課題
機械学習 · ニューロイメージング · 説明可能AI
こんにちは、
Garvit Joshi
システム神経科学の博士課程研究者
人間の脳、行動、パーソナリティの関係を理解するため、解釈可能で再現性のあるモデルを開発しています。
ドレスデン、ドイツ · TU Dresden
プロフィール
明確さと実用性を重視した研究
ドレスデン工科大学で博士課程研究者および研究員を務めています。機械学習、統計モデリング、ニューロイメージングを組み合わせ、脳の結合性、人間の行動、パーソナリティの関係を研究しています。
解釈可能なモデル、再現可能な研究、複雑な結果を理解しやすくする科学ツールを重視しています。計算論理、医用画像解析、地理空間モデリング、自律システム、人間中心設計の経験があります。
手法
機械学習、統計、fMRI、構造MRI
原則
解釈可能性、再現性、オープンサイエンス
経歴
研究経験
2022年11月–現在
Technische Universität Dresden
研究員・博士課程研究者
2023年9月よりTRR 265に所属し、システム神経科学の博士研究に従事。
- 機能的・構造的MRI、人間の行動、パーソナリティの関係をモデル化。
- 再現性と科学ソフトウェアを重視した、解釈可能な機械学習ワークフローを開発。
2022年6月–10月
研究助手 — 車両制御・センサーシステム
自律車両を協調制御するオープンソースプラットフォームhelyOSに貢献。
- 自律芝刈り機、経路計画、複数車両運用向けにソフトウェアを改修。
- 技術文書を作成し、システム統合を支援。
2021年4月–2022年3月
研究助手 — 地理空間データ解析
交通事故データを解析し、潜在的に危険な道路区間の特定を支援。
- 事故リスク解析のための分類・地理空間統計手法を開発。
- 結果を伝えるインタラクティブ地図付きDjango Webアプリを開発。
主な実績
研究とプロジェクト
TRR 265 · Technische Universität Dresden
脳機能解析のための解釈可能なニューラルネットワーク
解釈可能な機械学習と統計モデリングを用いて、機能的・構造的MRIと行動およびパーソナリティを結びつける博士研究です。
研究資金: 2027年8月までESF Plusおよびザクセン州Landesinnovationspromotionの助成を受けています。
プロジェクトを見る
Research software · Neuroimaging
ConnExplorer
脳結合行列を解剖学的領域やネットワークレベルの可視化と結びつけるインタラクティブなWebツールの開発に貢献しました。
プロジェクトを見るEarlier research · Technische Universität Dresden
SFB 940・プロジェクトZ2 Core Imaging Facility
意思決定と認知制御の研究を支援した以前の業務で、深層学習解析、科学ソフトウェア、ニューロイメージング基盤に取り組みました。
プロジェクトを見るFraunhofer IVI
helyOSによる自律モビリティ
自律芝刈り機、経路計画、複数車両運用に対応するオープンソース協調プラットフォームを拡張しました。
プロジェクトを見るImagine Cup · Helios · Science communication
人間中心の技術プロトタイプ
Microsoft Imagine Cupの国際ファイナリストとしてアルツハイマー病支援アプリを開発し、Raspberry Piを用いた支援機器Heliosと、ドイツ衛生博物館で展示された脳研究VR展示に携わりました。
透明性のある研究
研究とオープンサイエンス
OSF事前登録
Improving Interpretability of Complex fMRI Models of Human Behavior
確証的解析に先立ち、仮説と解析計画を記録した博士研究の事前登録です。
OSFで見るツールキット
手法と技術
プログラミング言語
技術的なツールキットに含まれるプログラミング言語を放射状に示しています。
機械学習とデータ
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Statistical Modelling
- Deep Learning
- Graph Neural Networks
- BERT
- BioBERT
ニューロイメージングと可視化
- fMRI
- Structural MRI
- FreeSurfer
- SPM
- Medical-image Segmentation
- Connectivity Analysis
- Virtual Reality
ソフトウェアとインフラ
- Git
- CI/CD
- Linux
- CUDA/HPC
- Django
- Flask
- Jupyter
- SQL
- Raspberry Pi
論理と知識表現
- Computational Logic
- Answer Set Programming
- Prolog
- OWL
- SPARQL
- Ontology Engineering
言語
- ヒンディー語
- 母語
- 英語
- 業務で使用
- ドイツ語
- Goethe B1認定、大学のC1.1コース修了
- 日本語・チェコ語
- 基礎レベル
学術的背景
学歴
2018年9月–2022年4月
Technische Universität Dresden
計算論理学 修士（MSc）
人工知能、形式論理、数学、計算機科学を横断する学際的プログラム。
- NCT Dresdenで、医用画像セグメンテーションの弱教師あり深層学習手法を研究。
- コンピュータビジョン、知識表現、オントロジー工学、制約プログラミング、計算量理論を履修。
2014年7月–2018年7月
Chameli Devi Group of Institutions / RGPV
コンピュータ科学工学 学士（BE）
ソフトウェア開発、AI、データベース、ネットワーク、アルゴリズム、組込みシステムの幅広い工学基盤。
- リカレントニューラルネットワークとLSTMによるMIDI音楽生成を卒業研究として実施。