Causal Discovery Lab
Causal Discovery | 因果探索
Our group works on developing mathematical methods to elucidate the causal mechanisms underlying natural phenomena and human behavior. In particular, we develop statistical methods for estimating causal relationships from observational data that are obtained from sources other than randomized experiments and construct a new methodology that goes beyond the conventional limits. We also aim to contribute to the solution of problems in basic sciences such as natural and social sciences and applied sciences such as engineering and medicine by collaborating with people in those fields.
自然現象や人間行動の根底にある因果メカニズムを解明するための数理的方法論に関する研究を行います。特に、介入のない観察データから因果関係を推測するための数学的方法論を研究開発し、従来の限界を超える新しい方法論体系を構築します。また, 様々な科学分野の研究者と協力して自然科学・社会科学などの基礎科学や工学・医学などの応用科学の問題にも取り組み、方法論の立場から問題の解決に貢献することを目指します。
Members |メンバー
Shiga Univ. | 滋賀大学
Professors | 教員
Ph.D. Students | 博士後期課程学生
JIANG Yi | 姜 益
KIKUCHI Genta | 菊池 元太
SAKAMOTO Yuji | 坂本 雄司
TAGAWA Kentaro | 田川 健太郎
Master's and Undergraduate Students | 博士前期課程学生・学部生
3 master's students | 博士前期課程学生 3名
5 undergraduates | 学部生 5名
Collaborators on JST CREST Causal Discovery Project | JST CREST 因果探索プロジェクト 協力者
RIKEN | 理研
International Symposium on Causal Inference and Machine Learning September 10-11, 2021
Registration is open and free
The recording will be available to the participants
Finally, 379 registrations. Thank you very much to all the participants!
