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【プレスリリース】「次世代AI都市シミュレーター」の実証実験を加速・拡大 ~人の動き×デジタルツインによる都市の課題解決の手法の確立を目指す~ [Press Release] Accelerating and expanding the field experiment for “Next-Generation AI Urban Simulator” - Establishing a new methodology to solve urban issues by utilizing flow of people and digital twin simulation -


「次世代AI都市シミュレーター」は、東京大学とソフトバンクがBeyond AI 研究推進機構の研究テーマの一つとして、2021年4月から小田急電鉄と協力して研究開発に取り組んでいるものです。



・東京大学 Utokyo Focus

The University of Tokyo and SoftBank Corp. (hereinafter referred to as SoftBank), in collaboration with Odakyu Electric Railway Co., Ltd. (hereinafter referred to Odakyu Railway), began a new field experiment in December 2022 related to the Next-Generation AI Urban Simulator, expanding the target from a limited number of commercial facilities around Odakyu Ebina Station to cover the entire area around the Station.

“Next-Generation AI Urban Simulator” is one of the research themes promoted by the Institute for AI and Beyond under collaborative initiatives by the University of Tokyo and SoftBank, which have conducted the said research and development since April 2021, in collaboration with Odakyu Railway.

The field experiment aims to revitalize the livelihood and economy of the entire city by attracting more participants to local events, promoting purchasing activities, as well as improving efficiency of store operations based on the data acquired by “Next Generation AI Urban Simulator”. Furthermore, it is expected to solve urban issues such as reducing food loss and saving energy etc., to realize a sustainable urban environment.

Please see the following full press release (in Japanese only) (PDF).

<Related Links> ※ available in Japanese only
・Press Release at UTokyo Focus
・Press Release at SoftBank HP
・Press Release at Odakyu Railway HP

[募集] [学内限定] ソフトバンクと東京大学の協創(Beyond AI 連携事業)における 研究/事業化シーズ(プレハイサイクル研究)を募集 [Call for Proposals][for UTokyo teaching staff Only] Call for proposals on research/seeds for commercialization (pre-“high-cycle” research) in Beyond AI Joint Project of SoftBank and the University of Tokyo


ソフトバンクとのBeyond AI 連携事業では、研究成果の社会実装・事業化を目的としたエコシステムの形成を目指しています。
現在、Beyond AI 研究推進機構では、中長期研究(基礎研究)とハイサイクル研究(応用研究)を実施し、ハイサイクル研究ではその研究成果をCIP(技術研究組合)設立、さらには会社設立を通して社会実装・事業化を実現し、我が国のさらなるAI研究の発展とよりよい社会の実現に貢献することを目的として活動しています。


研究期間  :原則1年以内(年度を跨る場合は、年度毎の決算)
研究予算  :直接経費1,000万円以内
応募締め切り:2022年12月23日 金曜日(下記3分野テーマ)
       2023年1月6日 金曜日(下記3分野テーマ以外)
その他   :機構との相談、ソフトバンク担当者との調整等を経て、採否を決定。ハイサイクル研究や事業化への移行を目指したフィージビリティスタディ的な研究に取り組む。



宛先:bai.kenkyushien.adm[at] [at]を@に変えてください。
(Beyond AI 研究推進機構 研究支援担当)

To the University of Tokyo faculty,

Beyond AI Joint Project with SoftBank aims to build an ecosystem for the social implementation and commercialization of research results through the Institute for AI and Beyond.
Currently, the Institute promotes mid-to-long-term (basic research) and “high-cycle” research (applied research), and we aim to contribute to the further development of AI research and a better society in Japan by establishing collaborative innovation partnerships (CIP) and companies to commercialize and implement the results of the “high-cycle” research in society.

To expedite our efforts, the Institute for AI and Beyond has decided to call for proposals for pre-“high-cycle” research/seeds for commercialization.
Accordingly, we eagerly await proposals from interested professors.

◇Overview of the pre-“high-cycle” research
Research period: Generally, within 1 year (reported for each year even if crossing over academic years)
Research budget: Direct costs within 10 million JPY
Application deadline:
Friday, December 23, 2022 (for the three topics listed below)
Friday, January 6, 2023 (for topics other than the three listed below)
Misc.: Acceptance/rejection will be determined based on consultation with the organization and coordination with relevant staff at SoftBank. In pre-“high-cycle” research, you are supposed to undertake a feasibility study aimed at shifting to “high-cycle” research and commercialization

※For more details please read the document in PDF linked as below;

Please apply as per the instructions mentioned on the above document in PDF by sending the necessary information via "Contact" on our website linked as below;

Please send any queries you may have regarding the invitation for proposals to the following address:
Please change [at] to @
(Research Support Team at the Institute for AI and Beyond)

[プレスリリース]ソフトバンクと東京大学が共同で次世代AI人材育成を目的とした教育プログラムを実施 [Press Release] Softbank and The University of Tokyo to Implement an Educational Program Aiming to Train Next-Generation AI Talents

本プログラムは、世界で活躍できる次世代のAI人材の育成を目的に、AIやデータ活用について実践的に学び、ビジネスの最前線を体感できるデータハッカソンの開催、勉強会、交流会、グローバル・インターンシップの実施を含むプログラムとなっており、Beyond AI 研究推進機構による取り組みの一環として開催される。
プログラム全体の企画と運営に関しては、ソフトバンクが企業向けに提供するAI・DX人材育成サービス「Axross Recipe for Biz(アクロス・レシピ・フォー・ビズ)」の提供や、ソフトバンクの出資先であるFindability Sciences Inc.(ファインダビリティ・サイエンシス・インク)との連携など、グループのリソースやノウハウを活用して実施する。


・Findability Sciences Inc.

SoftBank Corp. (hereinafter referred to SoftBank) and the University of Tokyo will collaboratively implement an educational program aiming to train next-generation AI talents who can work globally, targeted for students of the University of Tokyo between 1st February and 1st March, 2023.
The program is part of the efforts by the Institute for AI and Beyond of the University of Tokyo to give opportunities for students to learn about AI and data applications. The program’s aim is also to provide them experience in the front lines of business in a practical way through data hackathons experiences, study groups activities, social events, and global internships etc.
The overall planning and operation of the program will be run by SoftBank, leveraging its own resources and know-hows through Axross Recipe Biz, which usually provides services to businesses, as well as through collaboration with Findability Sciences Inc., an investee of SoftBank.

Registration for participation is scheduled to open on 2nd December on the UTokyo website. For details, please refer to the Press Release from the SoftBank as linked below.
Note that the educational program will be in Japanese.

<Related Links> ※ available in Japanese only
・Press Release by SoftBank
・Article at SoftBank HP
・Web page for registration at UTokyo
・Findability Sciences Inc.

[受賞] 中長期研究グループの齊藤英治教授が仁科記念賞を受賞 [Award] Professor Eiji Saitoh of the Mid- and Long-term Research Group awarded the Nishina Memorial Prize for 2022

11月10日、齊藤英治教授(東京大学 大学院工学系研究科)が、「スピン流物理学の開拓」の功績により、2022年度仁科記念賞の受賞者に決まったことが発表された。授賞式は、12 月 6 日(仁科芳雄博士のお誕生日)に執り行われる。



齊藤教授は、中長期研究(物理とAIの融合)「AIを活用した物質の量子的性質の解読 (Quantum ID -物質の「量子指紋」をAIで読み取り利用する-)」プロジェクトにおいて研究リーダーを務めている。

It was announced on November 10, 2022, that Professor Eiji SAITOH of the Graduate School of Engineering at the University of Tokyo, was selected as the awardee of the Nishina Memorial Prize for 2022 for his achievements on “Pioneering contribution to the physics of spin current”. The award ceremony will be held on December 6.

The Nishina Memorial Prize has been awarded to physicists for their outstanding achievements in the field of basic and applied physics every year since its establishment in 1955.

Prof. Saitoh gave the following comment on his selection, “This award recognizes the development of basic physics of spin current. In my group, we are currently developing spin current physics further and entering new research areas of quantum device physics and quantum AI. With this award as an encouragement, we will continue to contribute to the further development of science and technology.”

Prof. Saitoh is the project leader of the Basic research project (Integrating Physics and AI) entitled “Analysis of materials’ quantum properties using AI (Quantum ID: Exploiting “Quantum Fingerprintings” of materials with AI)” at the Institute for AI and Beyond.

・齊藤先生、プロジェクトページ AIを活用した物質の量子的性質の解読 (Quantum ID -物質の「量子指紋」をAIで読み取り利用する-)
・齊藤先生 研究室 プロフィールページ

・Nishina Memorial Foundation HP
・Press release announcing the winners (PDF)(Japanese only)
・Prof. Saitoh's Project page
・Saitoh lab. Profile page

[受賞]長井志江特任教授が世界のロボティクス分野で著名な女性研究者に与えられる国際的賞WiRESを受賞 [Award] Project Professor Yukie NAGAI awarded the “Women in Robotics Engineering and Science (WiRES)” at IROS 2022

研究リーダーの長井志江特任教授(東京大学 国際高等研究所 ニューロインテリジェンス国際研究機構)が、2022年10月23-27日に京都で開催されたIROS (The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems、2022年大会において、認知発達ロボティクスやロボット学習での貢献が高く評価され、世界のロボティクス分野の著名な女性研究者に与えられる「35 Women in Robotics Engineering and Science (WiRES)」を受賞した。

長井特任教授は、2020年6月にも雑誌Analytics Insightにより世界で最も著名なロボティクス分野の女性50名に選ばれている。


Project Professor Yukie NAGAI of the university’s International Research Center for Neurointelligence (IRCN) was awarded the “Women in Robotics Engineering and Science (WiRES)” at IROS 2022 (The 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems), one of the largest and most influential research conferences in robotics in the world, for her contributions in cognitive developmental robotics and robot learning research. She was invited to give a talk in a special session dedicated to WiRES awardees with four other renowned women researchers on October 25 at IROS.

Professor Nagai has also been named one of the 50 most prominent women in robotics in the world by the journal, Analytics Insight, in June 2020.

Professor Nagai is the project leader of the Basic research project (AI and Society) entitled "AI x Tojisha-Kenkyu: Computational Neuroscience for Systematic Understanding of Cognitive Individuality” at the Institute for AI and Beyond of the University of Tokyo.

IROS 2022にて、35人のWiRES受賞者の一人として紹介される長井教授。

Dr. Nagai becomes one of 35 women to be honored with a 2022 Women in Robotics Engineering and Science Award.

Beyond AI サイエンスカフェが東京大学の「学内広報」で紹介されました The 6th and 7th Beyond AI Science Café introduced in "Daigaku Koho- Campus Magazine”, UTokyo

8月に発行された「学内広報」(NO.1561)の「topics」CLOSE UPにおいて、第6回(池内 与志穂先生)と第7回(村山 斉先生)のBeyond AI サイエンスカフェのYouTube公開が紹介されました。

 東京大学「学内広報」 2022年8月 NO.1561(2021.8.31)

The 6th and 7th Beyond AI Science Café movies uploaded at YouTube was covered as an CLOSE UP article at “topics” page in the "Daigaku Koho- Campus Magazine” (August, 2022, No. 1561), UTokyo.

Japanese Only :
The University of Tokyo "University Press" August 2022, NO.1561 (2022.8.31)
The "Daigaku Koho- Campus Magazine” (August 2022, No. 1561 on August 31, 2022), UTokyo

UTokyo-IIS Seminar in UTokyoNY「Delivering the Vision – Closing the gap between academic research and society」で、池内 与志穂准教授が講演 Associate Professor Yoshiho IKEUCHI gave a lecture from the UTokyo New York Office

6月13日(月)(日本時間14日(火))に、東京大学生産技術研究所主催のUTokyo-IIS Seminar in UTokyoNY 「Delivering the Vision - Closing the gap between academic research and society」が、東京大学ニューヨークオフィス(UTokyoNY)とオンラインのハイブリッド形式で開催され、藤井輝夫 東大総長(オンライン参加)などと共に、池内 与志穂 生産技術研究所 准教授(Beyond AI 研究推進機構 中長期研究プロジェクト:人工脳組織を用いた脳機能解明/研究リーダー)が、東京大学ニューヨークオフィスから講演を行いました。

【報告】UTokyo-IIS Seminar in UTokyoNY

9月1日発行、生産技術研究所の英文冊子 UTokyo-IIS Bulletin Vol.10への掲載:


[プレスリリース]大脳神経回路形成の新戦略――大脳皮質の多数の領野を結ぶ結合を効率よく作るための並列モジュール戦略を解明 Press Release: New strategy for cerebral neural network formation――Parallel modules strategy which enables the brain to efficiently form numerous interareal connections of the many cortical areas during development.

東京大学 大学院医学系研究科・Beyond AI研究推進機構(研究プロジェクト:脳情報再現による次世代AI開発プロジェクト / 研究リーダー)・国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構 大木 研一教授、同大 大学院医学系研究科・Beyond AI研究推進機構(同プロジェクト / 研究担当者)村上 知成助教らの研究グループは、大脳視覚野にある多数の領野間結合が、発達時に効率的に形成されるメカニズムを解明しました。

ヒトの大脳皮質には 180 にも及ぶ多数の領野が存在し、これらの領野間を結ぶ数千にも及ぶ精密な神経回路による階層的かつ並列的な情報処理は、私たちの脳が複雑かつ汎用的な知性を獲得するための基盤となっています。従来の神経回路発達の研究では、感覚器から大脳皮質の入り口まで(視覚の場合、網膜から一次視覚野まで)の神経回路形成については詳細に調べられてきましたが、大脳皮質の領野間をつなぐ無数の結合がどのようなメカニズムで 3 次元の脳内で精密に混線なく配線されるのかについてはほとんど分かっていませんでした。

そのメカニズムの一つとして領野の階層性に従ってより低次な領野からより高次な領野へと順に形成していけば混線なく配線できると考えられますが、マウスでは生後から開眼までの 2 週間の間に多数の領野間の結合を全て作る必要があり、このメカニズムでは時間がかかり過ぎでした。それでは、このような複雑な無数の領野間結合を短時間に混線なく形成するためのメカニズムは何でしょうか。



本研究成果は、2022 年 8 月 3 日(英国夏時間)に英国科学誌「Nature」のオンライン版に掲載されました。


・東京大学ホームページ(UTokyo Focus)
・アブストラクト(論文タイトル:Modular strategy for the development of hierarchical networks in the mouse visual system )

A research team including Professor Kenichi OHKI of the Institute for AI and Beyond, the Graduate School of Medicine and the International Research Center for Neurointelligence (IRCN) of the University of Tokyo and Assistant Professor Tomonari MURAKAMI also of the Graduate School of Medicine of the University of Tokyo has successfully elucidated a new mechanism of the brain by which a complex neural network, including interareal connections in the cerebral cortex, is efficiently formed during development. This is the first study investigating comprehensively how interareal connections among cortical and thalamic regions are formed during development.
This study is expected to be applied in the future to treatments for diseases such as congenital blindness and to circuit formation algorithms to improve an artificial intelligence.

The research result was published in the online edition of Nature on 3 August 2022 (UK time).

Professor Ohki and Assistant Professor Murakami are Project Leader and Researcher respectively in the Basic Research Project entitled “Development of next generation AI by modeling brain information ” at the Institute for AI and Beyond.

The full press release (in Japanese only) in PDF.

Related link: UTokyo HP

Abstract URL (Title: Modular strategy for the development of hierarchical networks in the mouse visual system)

[受賞]原田達也教授が令和4年度 文部科学大臣表彰・科学技術賞(科学技術振興部門)を共同受賞されました。 [Awards]Professor Tatsuya HARADA jointly received the Awards for Science and Technology in Science and Technology Development Category

研究リーダーの原田達也教授(東京大学 先端科学技術研究センター)が、佐藤真一教授(国立情報学研究所)らとの共同研究による業績により、令和4年度 文部科学大臣表彰・科学技術賞(科学技術振興部門)を共同受賞しました(4月20日付)。



Professor Tatsuya HARADA of the Research Center for Advanced Science and Technology (RCAST)of the University of Tokyo was awarded the Science and Technology Award in the Science and Technology Promotion Category for the 2022 Commendation for Science and Technology from the Minister of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT) jointly with Professor Shinichi SATO of National Institute of Informatics (NII) and his research collaborators on April 20, 2022 for the contributions made by the “Medical Big-Data Cloud Platform and its application to AI automated diagnosis research”.

The "Commendation for Science and Technology from the Minister of Education, Culture, Sports, Science and Technology" is awarded to persons who have made outstanding achievements in research and development, promotion of understanding related to science and technology.

Professor Tatsuya HARADA is the Project Leader of the Basic Research (Advancement of Fundamental AI) project entitled "Automatic Learning of High Accurate Prediction Models from Limited Supervised Data" at the Institute for AI and Beyond of the University of Tokyo.

・東京大学 先端科学技術研究センターホームページ

・MEXT Homepage: Selected the 2022 Commendation for Science and Technology (Awards for Science and Technology in Research Category) by the Minister of Education, Culture, Sports, Science and Technology (only in Japanese).
・Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo (only in Japanese):
・National Institute of Informatics (NII) News Release

[プレスリリース] AIを利用し「量子指紋」を解読することに成功 Press Release: Researchers succeed in deciphering "quantum fingerprints" using AI (Artificial Intelligence).

東京大学大学院工学系研究科・Beyond AI研究推進機構の大門俊介 助教齊藤英治 教授らを中心とする研究グループは、上智大学理工学部の大槻東巳 教授らと共同で量子干渉を理解するAIを開発し、電気抵抗の情報から試料のナノ微細構造を復元することに成功しました。

本研究により開発されたAIは、ミクロなレベルでの試料の構造や不純物などの情報を持つ「量子指紋」を理解することができます。電気抵抗に現れる量子指紋を解読することで、電気抵抗の情報のみから金属内部のミクロな構造を復元することに成功しました。本研究成果は、A Iを利用したナノ構造顕微鏡への応用が可能であると考えられ、次世代エレクトロニクスデバイス開発への貢献が期待されます。

本研究成果は、2022年6月8日(英国時間)に英国科学雑誌「Nature Communications」に掲載されました。



A Iを利用し「量子指紋」を解読することに成功

Dr. Shunsuke DAIMON and Professor Eiji SAITOH at the Institute for AI and Beyond, and the Graduate School of Engineering of the University of Tokyo, in collaboration with Professor Tomi OHTSUKI of Faculty of Science and Technology, Sophia University, developed an AI that understands quantum interference and succeeded in reconstructing nano-microstructures of a sample from the information of resistance data.

The AI developed through this research can understand “quantum fingerprints”, which carry microscopic information on the sample structure and impurity distributions of a sample. By deciphering the quantum fingerprint in the resistance, they succeeded in reconstructing the nano-microscopic structure inside metals based solely on the information of the resistance. This research result is expected to be applicable also to nano-structure microscopy using AI and contribute to the development of next-generation electronic devices.

This research result was published in Nature Communications on 8 June 2022 (UK time).

The full press release (in Japanese only) is available here (PDF).

Related link: UTokyo HP( (Japanese only)