研究者
J-GLOBAL ID：201901012105162948   更新日: 2024年03月25日

本武 陽一

モトタケ ヨウイチ | Mototake Yoh-ichi
所属機関・部署：
一橋大学

一橋大学 について


職名： 准教授
研究分野 (2件)： ソフトコンピューティング ,  生物物理、化学物理、ソフトマターの物理
研究キーワード (8件)： データ駆動理学 ,  ベイズ推論 ,  位相的データ解析 ,  複雑系 ,  計算物理 ,  説明可能AI ,  統計的機械学習 ,  材料科学
競争的資金等の研究課題 (6件)：
  • 2022 - 2027 パターンダイナミクスの未知対称性を発見するための機械学習手法の開発
  • 2022 - 2025 革新的セラミック材料設計のための材料パターン情報学の創成
  • 2021 - 2025 解釈可能AIによるパターンダイナミクスの数理構造抽出と材料情報学への応用
  • 2020 - 2022 トポロジカルデータ分析によるパターン形成過程の縮約モデル構築
  • 2020 - 2021 代数幾何的学習理論の物理データ分析への応用手法の検討
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論文 (35件)：
  • Hitoshi IZUNO, Masahiko Demura, Masayoshi Yamazaki, Satoshi Minamoto, Junya Sakurai, Kenji Nagata, Yoh-ichi Mototake, Daisuke Abe, Keisuke Torigata. Search for high-creep-strength welding conditions considering HAZ shape factors for 2 1/4Cr-1Mo steel. Welding in the World. 2024
  • A. Okuno, Y. Morishita, Y. Mototake. Autoregressive with Slack Time Series Model for Forecasting a Partially-Observed Dynamical Time Series. IEEE Access. 2024
  • Tsutomu T. Takeuchi, Kai T. Kono, Suchetha Cooray, Atsushi J. Nishizawa, Koya Murakami, Hai-Xia Ma, Yoh-Ichi Mototake. Quantification of Galaxy Distribution with Topological Data Analysis and Detection of the Baryon Acoustic Oscillation. Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics. 2023. 71. 2. 159-187
  • Yoh-ichi Mototake. Extracting Nonlinear Symmetries From Trained Neural Networks on Dynamics Data. NeurIPS 2023 Workshop: AI for Science from Theory to Practice. 2023
  • Shunya Tsuji, Ryo Murakami, Hayaru Shouno, Yoh-ichi Mototake. Revealing the Mechanism of Large-scale Gradient Systems Using a Neural Reduced Potential. NeurIPS 2023 Workshop: Machine Learning and the Physical Sciences. 2023
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MISC (6件)：
  • 本武陽一, 水牧仁一朗, 工藤和恵, 福水健次. 位相的データ分析による強磁性体磁区パターン形成過程の分析. 日本放射光学会年会・放射光科学合同シンポジウム(Web). 2021. 34th
  • 本武陽一, 水牧仁一朗, 工藤和恵, 福水健次. 位相的データ分析法による材料構造形成過程の分析. スマートプロセス学会誌. 2021. 10. 3
  • 本武陽一, 水牧仁一朗, 赤井一郎, 岡田真人. X線光電子分光におけるベイズ推論によるハミルトニアン選択. 日本物理学会講演概要集(CD-ROM). 2019. 74. 1
  • 丸山 典宏, 橋本 康弘, 本武 陽一, 斉藤 大地, 池上 高志. 大規模集団シミュレーションにおける群れの抽出と時空間パターンの解析. システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集. 2018. 62. 3p
  • 本武 陽一, 庄野逸, 田村弘, 岡田真人. 脳情報科学が拓くAIとICT:2.脳情報科学と人工知能 -ネオコグニトロンからDeep Learningへ-. 情報処理. 2017. 59. 1. 42-47
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講演・口頭発表等 (6件)：
  • 物理学者と学習機械の効果的な協業に向けて:学習済み深層ニューラルネットワークからの解釈可能な物理法則抽出
    (ディープラーニングと物理学2020 オンライン 2020)
  • 第2回日米独先端科学(JAGFoS)シンポジウム
    (第2回日米独先端科学(JAGFoS)シンポジウム 2019)
  • The 4th Workshop on Self-Organization and Robustness of Evolving Many-Body Systems
    (The 4th Workshop on Self-Organization and Robustness of Evolving Many-Body Systems 2019)
  • 第2回教育・コミュニケーションロボット研究開発シンポジウム
    (第2回教育・コミュニケーションロボット研究開発シンポジウム 2018)
  • 神経回路学会時限研究会「ニューラルネットの温故知新」
    (神経回路学会時限研究会「ニューラルネットの温故知新」 2016)
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学歴 (4件)：
  • 2013 - 2016 東京大学 総合文化研究科 広域科学専攻 博士後期課程
  • 2010 - 2013 東京大学 総合文化研究科 広域科学専攻 修士課程
  • 2008 - 2010 北海道大学大学院 大学院理学研究院 宇宙理学専攻 修士課程
  • 2004 - 2008 東北大学 理学部 物理学科
学位 (1件)：
  • 博士(学術) (東京大学)
経歴 (3件)：
  • 2023/01 - 現在 一橋大学 ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授
  • 2019/04 - 2022/12 統計数理研究所 統計的機械学習研究センター 特任助教
  • 2016/04 - 2019/03 東京大学 新領域創成科学研究科 特任研究員
受賞 (4件)：
  • 2019 - SWARM2019 The 3rd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, Best Paper Award Finalists
  • 2017 - 東京理科大学 脳学際研究部門第1回公開シンポジウム 最優秀発表賞
  • 2016 - 日本人工知能学会 2016 Annual Conference Award
  • 2015 - SWARM 2015 The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, Best Student Paper Award Finalists
所属学会 (4件)：
日本コンピュータ化学会 ,  放射光学会 ,  日本人工知能学会 ,  日本物理学会
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