株式会社ニューロジカ、ICASSP 2026で2本の論文が口頭発表に選出

株式会社ニューロジカ、ICASSP 2026での栄誉

株式会社ニューロジカが、音声と音響、信号処理分野の国際会議「ICASSP 2026」において、2本の論文が口頭発表に選ばれるという快挙を達成しました。この会議はスペインのバルセロナで開催され、世界中の研究者が集まる舞台です。

発表された論文について

選出された論文は、次の2本です。

1. DecompSSM: 多変量時系列予測モデル。長期的なトレンドや周期的な変動、そして不規則なノイズを持つデータを扱うことを目的としています。

2. PENGUIN: PPG（光電容積脈波）に基づき、複数のバイタルサインを再構成するフレームワーク。この発表はヘルスケア分野における重要な技術として注目されています。

「ICASSP」について

「ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing)」は、IEEE Signal Processing Societyが主催する、世界最大級の信号処理に関する国際会議です。厳格な審査を経て採択される論文は、世界各国からの研究成果が集まります。

今回のニューロジカの成果は、このような評価の高い国際舞台で認められたものであり、特に彼らの発表する技術がどのように実務に貢献するかが注目されています。

採択された論文の詳細

1. DecompSSMの概要

論文の題名は「A Decomposition-based State Space Model for Multivariate Time-series Forecasting」です。著者には長嶋隼矢氏、鈴木駿太郎氏、小山修生氏、平野愼之助氏が名を連ねています。この研究では、深層状態空間モデルを用いて多変量時系列データを「トレンド」「季節性」「残差」の3つに分解して学習する方法を提案しています。

この手法は工業分野や金融市場において、高精度な予測を可能とすることが期待されています。特に、製造業におけるエネルギー消費や、再生可能エネルギーの出力予測など、さまざまな分野での応用が見込まれています。

2. PENGUINの概要

論文の題名は「PENGUIN: General Vital Sign Reconstruction from PPG with Flow Matching State Space Model」であり、著者は鈴木駿太郎氏、小山修生氏、平野愼之助氏、長嶋隼矢氏です。この研究では、PPG信号から高精度にバイタルサインを再構成することができる新しいフレームワークを提案しています。

PPGはスマートウォッチなどで簡単に測定できる信号ですが、体の動きに影響されやすくノイズが発生します。この研究では「フローマッチング」技術を取り入れており、 heart rateなどの重要なデータをより精密に取得することが可能です。