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所属学会・委員会

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文

• Prediction of formation energies of large-scale disordered systems via active-learning based executions of ab initio local-energy calculations: A case study on a Fe random grain boundary model with millions of atoms

  T. Tamura, M. Karasuyama

  Physical Review Materials     2020年  [査読有り]

  研究論文（学術雑誌）   共著

• Multi-objective Bayesian Optimization using Pareto-frontier Entropy

  S. Suzuki, S. Takeno, T. Tamura, K. Shitara, M. Karasuyama

  Proceedings of The 37th International Conference on Machine Learning (ICML 2020)     2020年  [査読有り]

  研究論文（国際会議プロシーディングス）   共著

• Multi-fidelity Bayesian Optimization with Max-value Entropy Search and its Parallelization

  S. Takeno, H. Fukuoka, Y. Tsukada, T. Koyama, M. Shiga, I. Takeuchi, M. Karasuyama

  Proceedings of The 37th International Conference on Machine Learning (ICML 2020)     2020年  [査読有り]

  研究論文（国際会議プロシーディングス）   共著

• Bayesian-optimization-guided experimental search of NASICON-type solid electrolytes for all-solid-state Li-ion batteries

  M. Harada, H. Takeda, S. Suzuki, K. Nakano, N. Tanibata, M. Nakayama, M. Karasuyama,, I. Takeuchi

  Journal of Materials Chemistry A     2020年  [査読有り]

  研究論文（学術雑誌）   共著

• Cost-effective search for lower-error region in material parameter space using multifidelity Gaussian process modeling

  S. Takeno, Y. Tsukada, H. Fukuoka, T. Koyama, M. Shiga, M. Karasuyama

  Physical Review Materials     2020年  [査読有り]

  研究論文（学術雑誌）   共著

• Active Learning for Level Set Estimation Under Input Uncertainty and its Extensions

  Y. Inatsu, M. Karasuyama, K. Inoue, I. Takeuchi

  Neural Computation     2020年  [査読有り]

  研究論文（学術雑誌）   共著

• Computational Design of Stable and Highly Ion-conductive Materials using Multi-objective Bayesian Optimization: Case Studies on Diffusion of Oxygen and Lithium

  M. Karasuyama, H. Kasugai, T. Tamura, K. Shitara

  Computational Materials Science     2020年  [査読有り]

  研究論文（学術雑誌）   共著

• Active Learning of Bayesian Linear Models with High-Dimensional Binary Features by Parameter Confidence-Region Estimation

  Y. Inatsu, M. Karasuyama, K. Inoue, H. Kandori, I. Takeuchi

  Neural Computation     2020年  [査読有り]

  研究論文（学術雑誌）   共著

• Stat-DSM: Statistically Discriminative Sub-trajectory Mining with Multiple Testing Correction

  V. N. L. Duy, T. Sakuma, T. Ishiyama, H. Toda, K. Arai, M. Karasuyama, Y. Okubo, M. Sunaga, H. Hanada, Y. Tabei, I. Takeuchi

  IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering     2020年  [査読有り]

  研究論文（学術雑誌）   共著

• Learning Interpretable Metric between Graphs: Convex Formulation and Computation with Graph Mining

  T. Yoshida, I. Takeuchi, M. Karasuyama

  Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2019)     2019年  [査読有り]

  研究論文（国際会議プロシーディングス）   共著

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書

• データ分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南　～データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応～

  荻原大陸, 烏山昌幸　他 (担当： 分担執筆 )

  情報機構  2020年07月

• 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

総説・解説記事 【 表示 ／ 非表示 】

総説・解説記事

• 粒界物性研究に向けた情報科学の導入

  田村友幸, 烏山昌幸

  セラミックス ( 日本セラミックス協会 )  55 ( 9 ) 656 - 661   2020年09月  [依頼有り]

  総説・解説（その他）   共著

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表

• 統計的機械学習による材料データ解析

  烏山昌幸  [招待有り]

  技術情報協会 計測インフォマティクスのデータ解析とその事例  2019年11月  -  2019年11月 

• 統計的機械学習による粒界構造解析:データ駆動型材料探索に向けて

  烏山昌幸  [招待有り]

  ナゴヤイノベーターズガレージ アカデミックナイト  2019年10月  -  2019年10月 

• 機械学習に基づく統計的粒界データ解析

  烏山昌幸  [招待有り]

  第２４回計算工学会オーガナイズドセッション  2019年  -  2019年 

• 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 

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学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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 【 表示 ／ 非表示 】

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 【 表示 ／ 非表示 】

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