烏山 昌幸 (カラスヤマ マサユキ)

KARASUYAMA Masayuki

写真a

所属学科・専攻等

情報工学教育類 知能情報分野
情報工学専攻 知能情報分野

職名

准教授

出身大学

  •  
    -
    2006年03月

    名古屋工業大学   工学部   知能情報システム学科   卒業

出身大学院

  •  
    -
    2011年03月

    名古屋工業大学  工学研究科  創成シミュレーション工学専攻博士課程  修了

  •  
    -
    2008年03月

    名古屋工業大学  工学研究科  創成シミュレーション工学専攻修士課程  修了

取得学位

  • 名古屋工業大学 -  博士(工学)

  • 名古屋工業大学 -  修士(工学)

  • 名古屋工業大学 -  学士(工学)

学外略歴

  • 2015年12月
    -
    2019年03月

      科学技術振興機構JST   さきがけ   研究員

  • 2015年
    -
    継続中

      京都大学   化学研究所バイオインフォマティクスセンター   非常勤講師

  • 2015年
    -
    継続中

      国立研究開発法人物質・材料研究機構   研究員

  • 2012年01月
    -
    2015年03月

      京都大学   化学研究所バイオインフォマティクスセンター   助教

  • 2011年04月
    -
    2011年12月

      東京工業大学   日本学術振興会特別研究員

所属学会・委員会

  •  
     
     

    電子情報通信学会

  •  
     
     

    人工知能学会

 

論文

  • Knowledge-Transfer based Cost-effective Search for Interface Structures: A Case Study on fcc-Al [110] Tilt Grain Boundary

    T. Yonezu, T. Tamura, I. Takeuchi, M. Karasuyama

    Physical Review Materials     2018年11月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Understanding Colour Tuning Rules and Predicting Absorption Wavelengths of Microbial Rhodopsins by Data-Driven Machine-Learning Approach

    M. Karasuyama, K. Inoue, R. Nakamura, H. Kandori, and I. Takeuchi

    Scientific Reports     2018年10月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Exploring a potential energy surface by machine learning for characterizing atomic transport

    K. Kanamori, K. Toyoura, J. Honda, K. Hattori, A. Seko, M. Karasuyama, K. Shitara, M. Shiga, A. Kuwabara, and I. Takeuchi

    Physical Review B     2018年03月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Safe Triplet Screening for Distance Metric Learning

    T. Yoshida, I. Takeuchi, and M. Karasuyama

    Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining     2018年  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • Factor Analysis on a Graph

    M. Karasuyama, H. Mamitsuka

    Proceedings of the 21th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics     2018年  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • Fast and Scalable Prediction of Local Energy at Grain Boundaries: Machine-learning based Modeling of First-principles Calculations

    T. Tamura, M. Karasuyama, R. Kobayashi, R. Arakawa, Y. Shiihara, and I. Takeuchi

    Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering     2017年08月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Homotopy Continuation Approaches for Robust SV Classification and Regression

    S. Suzumura, K. Ogawa, M. Sugiyama, M. Karasuyama, I. Takeuchi

    Machine Learning     2017年07月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Adaptive edge weighting for graph-based learning algorithms

    M. Karasuyama, H. Mamitsuka

    Machine Learning     2017年02月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • A Community Challenge for Inferring Genetic Predictors of Gene Essentialities through Analysis of a Functional Screen of Cancer Cell Lines

    M. Gönen, B. A Weir, G. S Cowley, Y. Guan, A. Jaiswal, M. Karasuyama, V. Uzunangelov, F. Vazquez, T. Wang, et al.

    Cell Systems     2017年  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Machine-learning-based selective sampling procedure for identifying the low-energy region in a potential energy surface: A case study on proton conduction in oxides

    K. Toyoura, D. Hirano, A. Seko, M. Shiga, A. Kuwabara, M. Karasuyama, K. Shitara, I. Takeuchi

    Physical Review B     2016年02月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

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著書

  • Big Data Analytics in Genomics

    K.-C. Wong (ed.), S. Yotsukura, M. Karasuyama, I. Takigawa, H. Mamitsuka, et al. (担当: 分担執筆 , 担当範囲: A Bioinformatics Approach for Understanding Genotype-Phenotype Correlation in Breast Cancer (chapter13) )

    Springer  2016年11月

  • サポートベクトルマシン (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

    竹内 一郎, 烏山 昌幸 (担当: 共著 )

    講談社   2015年08月 ISBN: 4061529064

  • 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

    杉山 将, 井手 剛, 神嶌 敏弘, 栗田 多喜夫, 前田 英作, 井尻 善久, 井手 剛, 岩田 具治, 金森 敬文, 兼村 厚範, 烏山 昌幸, 河原 吉伸, 木村 昭悟, 小西 嘉典, 酒井 智弥, 鈴木 大慈, 竹内 一郎, 玉木 徹, 出口 大輔, 冨岡 亮太, 波部 斉, 前田 新一, 持橋 大地, 山田 誠 (担当: 共訳 )

    共立出版  2014年06月 ISBN: 432012362X

研究発表

  • 統計的機械学習による材料データ解析: データ駆動材料発見に向けて

    烏山昌幸  [招待有り]

    ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会  2018年10月  -  2018年10月 

  • 機械学習による粒界データ解析: データ駆動型材料探索に向けて

    烏山昌幸  [招待有り]

    応用物理学会秋季学術講演会  2018年09月  -  2018年09月 

  • 統計的機械学習による粒界データ解析

    烏山昌幸  [招待有り]

    新学術領域研究: 複合アニオン化合物の創製と新機能 公開シンポジウム  2018年08月  -  2018年08月 

  • マルチフィデリティな評価関数を活用した能動的レベルセット推定

    •竹野思温, 竹内一郎, 烏山昌幸

    情報論的学習理論と機械学習研究会  2018年06月  -  2018年06月 

  • 条件付き確率場を用いた生物移動経路のセグメンテーションと群特異的行動選出

    •新海知道, 鈴木宏和, 山崎修平, 烏山昌幸, 木村幸太郎, 依田憲, 竹内一郎

    第62回システム制御情報学会研究発表講演会  2018年05月  -  2018年05月 

  • 統計的機械学習に基づく粒界データ解析:データ駆動型材料探索に向けて

    烏山昌幸  [招待有り]

    日本MRS年次大会  2017年12月  -  2017年12月 

  • マージン最大化距離学習におけるセーフスクリーニング

    吉田知貴, 竹内一郎, 烏山昌幸

    情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)  2017年11月  -  2017年11月 

  • コスト考慮型ベイズ最適化による複数目的関数最適化とその材料分野への応用

    米津智弘, 田村友幸, 小林亮, 竹内一郎, 烏山昌幸

    情報論的学習理論と機械学習研究会  2017年06月  -  2017年06月 

  • 特徴間のOR組み合わせに対する単調性とセーフプルーニングによるスパースモデルの学習

    中川和也, 鈴村真矢, 烏山昌幸, 津田宏治, 竹内一郎

    情報論的学習理論ワークショップ  2016年11月  -  2016年11月 

  • ガウス過程と動的計画法を用いたプロトン伝導体の伝導度推定

    金森研太, 豊浦和明, 中島伸一, 世古敦人, 烏山昌幸, 桑原彰秀, 本多淳也, 設楽和希, 志賀元紀, 竹内一郎

    情報論的学習理論ワークショップ  2016年11月  -  2016年11月 

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学術関係受賞

  • 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会賞

    2016年   情報論的学習理論と機械学習研究会   ガウス過程を用いた選択的サンプリングとその材料分野への応用  

    受賞者:  平野大輔, 豊浦和明, 世古敦人, 志賀元紀,桑原彰秀,烏山昌幸, 設楽和希, 竹内一郎

  • Best Performer in the DREAM 9 Broad-DREAM Gene Essentiality Prediction Sub-Challenge 1

    2014年   DREAM Challenges (Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods)  

    受賞者:  Masayuki Karasuyama, Hiroshi Mamitsuka

  • 手島精一記念研究賞 (博士論文賞)

    2012年   東京工業大学  

    受賞者:  烏山昌幸

  • IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award

    2008年   IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter  

    受賞者:  Masayuki Karasuyama

科研費(文科省・学振)獲得実績

  • パターンマイニングと疎性モデリングに基づく大規模系列データからの知識創出

    若手研究(A)

    研究期間:  2017年04月  -  2021年03月  代表者:  烏山昌幸

  • グラフ構造データからの部分構造抽出法の開発

    若手研究(B)

    研究期間:  2014年04月  -  2017年03月 

  • 機械学習アルゴリズムのための最適グラフ構成法に関する研究

    研究活動スタート支援

    研究期間:  2012年04月  -  2014年03月 

  • カーネルマシンの多次元パス追跡とオンライン学習

    特別研究員奨励費

    研究期間:  2010年04月  -  2011年12月 

その他競争的資金獲得実績

  • 機械学習に基づく効率的な界面物性探索法の開発

    提供機関:  文部科学省  戦略的創造研究推進事業

    研究期間:  2015年12月  -  2019年03月