Ryosuke O. Tachibana

産総研
last updated 2024.5.20
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Profile
橘 亮輔(Ryosuke O. Tachibana)
国立研究開発法人 産業技術総合研究所
人間情報インタラクション研究部門(ウェブサイト
行動情報デザイン研究グループ(ウェブサイト
主任研究員
〒305-8566 茨城県つくば市東1-1-1 中央第6 中央第6
E-mail:ryosuke.tachibana*aist.go.jp(*を@に変更して使用してください。)

その他の情報 Researchmap
研究概要

声の制御と学習、音声コミュニケーションを研究しています。もともとは聴覚知覚が専門で、音の聞こえや音声理解、言葉を発する脳の仕組みを調べてきました。脳の仕組みを調べるために、ヒトの脳活動計測(fMRI・EEG)だけでなく、動物を対象とした電気生理学計測・光学計測も行っています。特に、小鳥のさえずりを長年研究しており、彼らがさえずりを学ぶ仕組みと、人が発話を学ぶ仕組みには共通点があると考え、比較研究を行っています。これら以外にも、音楽の知覚や楽器の演奏についての研究も同時に進めています。

プロジェクト
  1. 随伴性に基づく発声学習メカニズムの統合的理解科研費 基盤A 代表 2024/4~)
    聴覚的・社会的フィードバックの随伴性によって発声がどのように学習されるかを、人と小鳥の両方を対象として研究し、両者の知見を数理モデルとして統合していきます。この研究から母語発話の獲得や第二言語学習、構音障害のリハビリなどにつながることを期待しています。

  2. 発話と音声知覚におけるリズム生成機構の関与科研費 挑戦的研究(萌芽) 代表 2023/4~)
    発話における脳内のリズム生成機構を調べるために、発話とリズムタッピングとの干渉現象を調べています。この研究から発話制御の基本原理が分かり、また吃音や失読症などのリズム生成の問題に起因するとみられる障害の解明や治療法の検討にもつながることを期待しています。

  3. コミュニケーション行動の進化的基盤としての模倣・共感・報酬科研費 基盤S 分担 2023/4~)
    コミュニケーション行動は、模倣・共感・報酬の3つの要素の組み合わせで成り立つという仮説のもと、鳥類、齧歯類、ヒトを含む霊長類まで多様な動物種を対象として、神経回路から行動までを統合的に理解しようとしています。私は分担者として鳥類とヒトの行動神経科学実験を進めています。
経歴
  • 2024年 4月 ~ 東京都市大学 総合理工学研究科 大学院教授(併任)
  • 2023年 4月 ~ 現職
  • 2022年 4月 ~ 2023年 3月 東京大学教養学部 教養教育高度化機構 特任准教授
  • 2019年 4月 ~ 2022年 3月 東京大学教養学部 進化認知科学研究センター 助教
  • 2018年 4月 ~ 2019年 3月 東京大学大学院 総合文化研究科 特任研究員
  • 2017年 4月 ~ 2018年 3月 Scientist, Institute for Neuroinformatics, ETH Zurich
  • 2015年10月 ~ 2017年 3月 Guest, Institute for Neuroinformatics, ETH Zurich
  • 2014年 4月 ~ 2017年 3月 日本学術振興会 特別研究員PD
  • 2012年 1月 ~ 2014年 3月 東京大学大学院 総合文化研究科 特任研究員
  • 2011年 4月 ~ 2011年12月 甲南大学知識情報学部 科研費研究員
学歴
  • 2011年3月 博士(工学) (同志社大学)
  • 2011年3月 同志社大学大学院 生命医科学研究科 博士後期課程修了
研究実績

主要論文

  • Tachibana RO, Xu M, Hashimoto R, Homae F, Okanoya K. Spontaneous variability predicts compensative motor response in vocal pitch control. Scientific Reports 12, 17740, 2022.
  • Tachibana RO, Lee D, Kai K, Kojima S. Performance-dependent consolidation of learned vocal changes in adult songbirds. Journal of Neuroscience 42 (10): 1974-1986, 2022.
  • Morita T, Koda H, Okanoya K, Tachibana RO. Measuring context dependency in birdsong using artificial neural networks. PLOS Computational Biology 17(12): e1009707, 2021.
  • O'Rourke T, Martins PT, Asano R, Tachibana RO, Okanoya K, Boeckx C. Capturing the effects of domestication on vocal learning complexity. Trends in Cognitive Sciences 25 (6): 462-474, 2021.
  • Düring DN, Dittrich D, Rocha MD, Tachibana RO, Mori C, Okanoya K, Boehringer R, Ehret B, Grewe BF, Rauch M, Paterna JC, Kasper R, Gahr M, Hahnloser RHR. Fast retrograde access to projection neuron circuits underlying vocal learning in songbirds. Cell Reports 33(6): 108364, 2020.
  • Tachibana RO, Kanno K, Okabe S, Kobayasi KI, Okanoya K. USVSEG: A robust method for segmentation of ultrasonic vocalizations in rodents. PLOS ONE 15(2): e0228907, 2020.
  • Yuki S, Nakatani H, Nakai T, Okanoya K, Tachibana RO. Regulation of action selection based on metacognition in humans via a ventral and dorsal medial prefrontal cortical network. Cortex 119: 336-349, 2019
  • Daliparthi VK, Tachibana RO, Cooper BG, Hahnloser RHR, Kojima S, Sober SJ, Roberts TF. Transitioning between preparatory and precisely sequenced neuronal activity in production of a skilled behavior. eLife 8: e43732, 2019
  • Tachibana RO, Takahasi M, Hessler NA, Okanoya K. Maturation-dependent control of vocal temporal plasticity in a songbird. Developmental Neurobiology 77(8): 995-1006, 2017
  • Tachibana RO, Oosugi N, Okanoya K. Semi-automatic classification of birdsong elements using a linear support vector machine. PLOS ONE 9(3) e92584, 2014.

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