烏山昌幸 (Masayuki Karasuyama) - マイポータル

基本情報

所属: 名古屋工業大学大学院つくり領域准教授

学位: 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)

連絡先: karasuyamanitech.ac.jp
研究者番号: 40628640
J-GLOBAL ID: 201401009946078714
researchmap会員ID: 7000009173

外部リンク

経歴

2017年4月 - 現在

名古屋工業大学, 大学院つくり領域, 准教授
2015年 - 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年 - 2020年3月

国立研究開発法人物質・材料研究機構, 研究員
2015年12月 - 2019年3月

科学技術振興機構JST, さきがけ, 研究員
2015年4月 - 2017年3月

名古屋工業大学, 大学院つくり領域, 助教
2012年1月 - 2015年3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4月 - 2011年12月

東京工業大学, 日本学術振興会特別研究員

学歴

- 2011年3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
- 2008年3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
- 2006年3月

名古屋工業大学, 工学部, 知能情報システム学科

受賞

2016年

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, 情報論的学習理論と機械学習研究会

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
2014年

Best Performer in the DREAM 9 Broad-DREAM Gene Essentiality Prediction Sub-Challenge 1, DREAM Challenges (Dialogue for Reverse Engineering Assessments and Methods)

Masayuki Karasuyama, Hiroshi Mamitsuka
2012年

手島精一記念研究賞 (博士論文賞), 東京工業大学

烏山昌幸
2008年

IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award, IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter

Masayuki Karasuyama

論文

A stopping criterion for Bayesian optimization by the gap of expected minimum simple regrets

H. Ishibashi, M. Karasuyama, I. Takeuchi, H. Hino

Proceedings of the 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2023) 2023年査読有り
Towards Practical Preferential Bayesian Optimization with Skew Gaussian Processes

S. Takeno, M. Nomura, M. Karasuyama

Proceedings of The 40th International Conference on Machine Learning (ICML 2023) 2023年査読有り責任著者
Randomized Gaussian Process Upper Confidence Bound with Tight Bayesian Regret Bounds

S. Takeno, Y. Inatsu, M. Karasuyama

Proceedings of The 40th International Conference on Machine Learning (ICML 2023) 2023年査読有り責任著者
Optimization of Force-Field Potential Parameters Using Conditional Variational Autoencoder

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

Science and Technology of Advanced Materials: Methods 2023年査読有り
Photoluminescence Color Prediction for Eu3+-doped Perovskite Red Phosphors using Machine Learning

T. Otsuka, R. Oka, M. Karasuyama, T. Hayakawa

Physica Status Solidi - Rapid Research Letters 2023年査読有り
Drawing a materials map with an autoencoder for lithium ionic conductors

Y. Yamaguchi, T. Atsumi, K. Kanamori, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, M. Karasuyama, I. Takeuchi

Scientific Reports 2023年査読有り
Chemical composition data‐driven machine‐learning prediction for phase stability and materials properties of inorganic crystalline solids

T. Atsumi, K. Sato, Y. Yamaguchi, M. Hamaie, R. Yasuda, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, M. Karasuyama, I. Takeuchi

Physica status solidi (b) 2022年査読有り
Na Superionic Conductor-Type LiZr2(PO4)3 as a Promising Solid Electrolyte for Use in All-Solid-State Li Metal Batteries

M. Nakayama, K. Nakano, M. Harada, N. Tanibata, T. Hayami, Y. Noda, R. Kobayashi, M. Karasuyama, I. Takeuchi, M. Kotobuki

Chemical Communications 2022年査読有り
Bayesian Optimization for Cascade-type Multistage Processes

S. Kusakawa, S. Takeno, Y. Inatsu, K. Kutsukake, S. Iwazaki, T. Nakano, T. Ujihara, M. Karasuyama, I. Takeuchi

Neural Computation 2022年査読有り
Machine-learning-based prediction of first-principles XANES spectra for amorphous materials

H. Hirai, T. Iizawa, T. Tamura, M. Karasuyama, R. Kobayashi, T. Hirose

Physical Review Materials 2022年査読有り
Bayesian optimisation with transfer learning for NASICON-type solid electrolytes for all-solid-state Li-metal batteries

H. Fukuda, S. Kusakawa, K. Nakano, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, M. Karasuyama, I. Takeuchi

RSC Advances 2022年査読有り
Bayesian Optimization for Distributionally Robust Chance-constrained Problem

Y. Inatsu, S. Takeno, M. Karasuyama, I. Takeuchi

Proceedings of The 39th International Conference on Machine Learning 9602-9621 2022年査読有り
Sequential- and Parallel- Constrained Max-value Entropy Search via Information Lower Bound

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

Proceedings of The 39th International Conference on Machine Learning 20960-20986 2022年査読有り責任著者
A Generalized Framework of Multi-fidelity Max-value Entropy Search through Joint Entropy

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

Neural Computation 34(10) 2145-2203 2022年査読有り責任著者
Distance Metric Learning for Graph Structured Data

T. Yoshida, I. Takeuchi, M. Karasuyama

Machine Learning 2021年6月16日査読有り
Exploration of natural red-shifted rhodopsins using a machine learning-based Bayesian experimental design

K. Inoue, M. Karasuyama, R. Nakamura, M Konno, D. Yamada, K. Mannen, T. Nagata, Y. Inatsu, H. Yawo, K. Yura …

Communications Biology 2021年3月19日査読有り
Efficient Experimental Search for Discovering a Fast Li-Ion Conductor from a Perovskite-Type LixLa(1-x)/3NbO3 (LLNO) Solid-State Electrolyte Using Bayesian Optimization

Z. Yang, S. Suzuki, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, M. Karasuyama, I. Takeuchi

Journal of Physical Chemistry C 2021年査読有り
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
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
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

もっとみる

MISC

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 55(9) 656-661 2020年9月招待有り

書籍等出版物

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

分担執筆, 名, 烏山昌幸他 (担当:分担執筆)

技術情報協会 2021年7月3日
AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向

森分博紀, 烏山昌幸他 (担当:分担執筆)

株式会社シーエムシー・リサーチ 2021年6月28日
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 (担当:分担執筆)

情報機構 2020年7月8日
Big Data Analytics in Genomics

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

Springer 2016年11月1日
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8月8日 (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6月25日 (ISBN: 432012362X)

講演・口頭発表等

機械学習に基づく粒界データ解析

烏山昌幸

第48回ニューセラミックスセミナー招待有り
Data-Driven Prediction for Absorption Wavelengths of Microbial Rhodopsins by using Machine Learning Approaches

烏山昌幸

第61回日本生物物理学会年会招待有り
Eu3+添加ペロブスカイト型蛍光体の教師あり学習による発光特性予測

大塚喬仁, 岡亮平, 烏山昌幸, 早川知克

日本セラミックス協会2023年年会
変分自己符号化器を用いた探索空間の削減による高次元ベイズ最適化

神崎陽平, 石川和樹, 尾崎令拓, 烏山昌幸, 稲津佑, 竹内一郎

第37回人工知能学会全国大会
最適値の情報量に基づいたマルチフィデリティベイズ最適化

竹野思温, 烏山昌幸

第37回人工知能学会全国大会
近接勾配プルーニングに基づく属性付きグラフの予測マイニング

杉原蓮, 田島慎司, 北原諒多, 烏山昌幸

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)
ガウス過程回帰に基づく結晶構造X線吸収スペクトル予測と価数比推定

岩下拓未, 平井悠喜, 小林亮, 田村友幸, 烏山昌幸

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)
共有潜在空間上でのベイズ最適化による機械学習モデルとハイパーパラメータの同時選択

石川和樹, 尾崎令拓, 神崎陽平, 竹内一郎, 烏山昌幸

第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023)
アモルファス材料における機械学習に基づいた第一原理XANESの予測

平井悠喜, 田村友幸, 烏山昌幸, 小林亮

第32回日本MRS 年次大会 2022年12月5日日本MRS
Machine-Learning Based Prediction of First-Principles XANES Spectra for Amorphous Materials

Haruki Hirai, Tomoyuki Tamura, Masayuki, Karasuyama, Ryo Kobayashi

2022 MRS Fall meeting & Exhibit 2022年11月30日 Materials Research Society
Preferential Bayesian Optimization with Hallucination Believer

S. Takeno, M. Nomura, M. Karasuyama

NeurIPS Workshop on Gaussian Processes, Spatiotemporal Modeling, and Decision-making Systems 2022年12月
選好考慮型多目的ベイズ最適化によるユーザの好みを反映したハイパーパラメータ最適化

尾崎令拓, 石川和樹, 神崎陽平, 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(IBISML)
乱択GP-UCBアルゴリズムのリグレット解析

竹野思温, 稲津佑, 烏山昌幸

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)
選好考慮型多目的ベイズ最適化によるユーザの好みを反映したハイパーパラメータ最適化

尾崎令拓, 石川和樹, 神崎陽平, 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(IBISML)
乱択GP-UCBアルゴリズムのリグレット解析

竹野思温, 烏山昌幸

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)
選好考慮型多目的ベイズ最適化によるユーザの好みを反映したハイパーパラメータ最適化

尾崎令拓, 石川和樹, 神崎陽平, 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(IBISML)
複数の参照解を利用したSafe Pattern Pruningにおける正則化パス計算の効率化

吉田拓未, 花田博幸, 中川和也, 鈴村真矢, Onur Boyar, 岩田和樹, 志村駿, 田中優次, 烏山昌幸, 田地宏一, 津田宏治, 竹内一郎

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)
アモルファス材料における機械学習に基づいた第一原理XANESの予測

平井悠喜, 田村友幸, 烏山昌幸, 小林亮

日本物理学会2022年秋季大会
アモルファス材料における機械学習に基づいた第一原理XANESの予測

平井悠喜, 田村友幸, 烏山昌幸, 小林亮

日本セラミックス協会2022年秋季シンポジウム
ユーザの選好推定に基づく多目的ベイズ最適化によるハイパーパラメータ最適化

尾崎令拓, 高木優介, 烏山昌幸, 竹内一郎

第36回人工知能学会全国大会

もっとみる

共同研究・競争的資金等の研究課題

機械学習による耐久性予測

新エネルギー・産業技術総合開発機構次世代全固体蓄電池材料の評価・基盤技術開発/次世代全固体LIB基盤技術開発 2023年4月 - 2028年3月
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

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 2021年4月 - 2025年3月

烏山昌幸
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

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(A) 2017年4月 - 2021年3月

烏山昌幸
機械学習に基づく効率的な界面物性探索法の開発

文部科学省戦略的創造研究推進事業 2015年12月 - 2019年3月

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

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B) 2014年4月 - 2017年3月

烏山昌幸
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

日本学術振興会科学研究費助成事業研究活動スタート支援 2012年4月 - 2014年3月

烏山昌幸
カーネルマシンの多次元パス追跡とオンライン学習

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費 2010年4月 - 2011年12月

烏山昌幸