研究者
J-GLOBAL ID:201401009946078714   更新日: 2024年09月19日

烏山 昌幸

カラスヤマ マサユキ | Karasuyama Masayuki
所属機関・部署:
職名: 准教授
競争的資金等の研究課題 (12件):
  • 2023 - 2028 機械学習による耐久性予測
  • 2023 - 2025 チタニアガラス薄膜中の欠陥制御による機能性表面の創成と高光活性材料の開発
  • 2022 - 2025 All Japan大規模レジストリデータを背景とした間質性肺炎の治療プログラム及びデバイスの開発
  • 2022 - 2025 潜在空間における複雑な結晶成長モデルの構築とプロセス設計
  • 2021 - 2025 多様な探索問題のための情報論的ベイズ最適化の構築と材料科学データでの実践
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論文 (53件):
  • S. Tajima, R. Sugihara, R. Kitahara, M. Karasuyama. Learning Attributed Graphlets: Predictive Graph Mining by Graphlets with Trainable Attribute. Proceedings of the 30th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024). 2024
  • S. Takeno, Y. Inatsu, M. Karasuyama, I. Takeuchi. Posterior Sampling-Based Bayesian Optimization with Tighter Bayesian Regret Bounds. Proceedings of The 40th International Conference on Machine Learning (ICML 2024). 2024
  • R. Ozaki, K. Ishikawa, Y. Kanzaki, S. Takeno, I. Takeuchi, M. Karasuyama. Multi-objective Bayesian Optimization with Active Preference Learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024). 2024. 38. 13. 14490-14498
  • H. Ishibashi, M. Karasuyama, I. Takeuchi, H. Hino. A stopping criterion for Bayesian optimization by the gap of expected minimum simple regrets. Proceedings of the 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2023). 2023
  • S. Takeno, M. Nomura, M. Karasuyama. Towards Practical Preferential Bayesian Optimization with Skew Gaussian Processes. Proceedings of The 40th International Conference on Machine Learning (ICML 2023). 2023
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MISC (2件):
  • 田村友幸, 烏山昌幸. アモルファス材料のXANES予測 -第一原理計算と機械学習-. セラミックス. 2023
  • 田村友幸, 烏山昌幸. 粒界物性研究に向けた情報科学の導入. セラミックス. 2020. 55. 9. 656-661
書籍 (6件):
  • マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
    技術情報協会 2021
  • AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
    株式会社シーエムシー・リサーチ 2021
  • 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~
    情報機構 2020
  • Big Data Analytics in Genomics
    Springer 2016
  • 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)
    講談社 2015 ISBN:4061529064
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講演・口頭発表等 (69件):
  • Microbial Rhodopsin Engineering through Machine Learning and Automated Experiments
    (21st IUPAB & 62nd BSJ Joint Congress 2024)
  • Towards Practical Preferential Bayesian Optimization with Skew Gaussian Processes
    (Hot off the Press: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (GECCO) 2024)
  • 機械学習に基づく粒界データ解析
    (第48回ニューセラミックスセミナー)
  • Photoluminescence color prediction of Eu3+-doped perovskite-type oxide by supervised machine learning
    (E-MRS2023 Spring Strasbourg 2023)
  • Data-Driven Prediction for Absorption Wavelengths of Microbial Rhodopsins by using Machine Learning Approaches
    (第61回日本生物物理学会年会)
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学歴 (3件):
  • - 2011 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
  • - 2008 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
  • - 2006 名古屋工業大学 工学部 知能情報システム学科
学位 (3件):
  • 学士(工学) (名古屋工業大学)
  • 修士(工学) (名古屋工業大学)
  • 博士(工学) (名古屋工業大学)
経歴 (7件):
  • 2017/04/01 - 現在 名古屋工業大学 大学院 つくり領域 准教授
  • 2015 - 現在 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 - 2020/03 国立研究開発法人物質・材料研究機構 研究員
  • 2015/12 - 2019/03 科学技術振興機構JST さきがけ 研究員
  • 2015/04/01 - 2017/03/31 名古屋工業大学 大学院 つくり領域 助教
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受賞 (4件):
  • 2016 - 情報論的学習理論と機械学習研究会 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会賞 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
  • 2014 - DREAM Challenges (Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods) Best Performer in the DREAM 9 Broad-DREAM Gene Essentiality Prediction Sub-Challenge 1
  • 2012 - 東京工業大学 手島精一記念研究賞 (博士論文賞)
  • 2008 - IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award
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