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

研究分野

情報通信 / 知能情報学 /

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
2022年8月 - 2025年3月

名古屋大学, 大学院工学研究科, 客員准教授
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

2021年

Best Contribution Award 2021, Science and Technology of Advanced Materials: Methods
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

Regret Analysis for Randomized Gaussian Process Upper Confidence Bound, Journal of Artificial Intelligence Research

S. Takeno, Y. Inatsu, M. Karasuyama

Journal of Artificial Intelligence Research 2025年11月査読有り最終著者
Exploration of Nonlinear Optical Materials by Introducing Information Science

K. Shirai, T. Tamura, M.-H. Lee, B. Zhang, M. Karasuyama

Journal of Materials Chemistry C 2025年10月査読有り最終著者
Pareto-frontier Entropy Search with Variational Lower Bound Maximization

M. Ishikura, M. Karasuyama

Proceedings of The 42th International Conference on Machine Learning (ICML 2025) 2025年10月査読有り最終著者責任著者
Regret Analysis of Posterior Sampling-Based Expected Improvement for Bayesian Optimization

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

Transactions on Machine Learning Research 2025年9月査読有り
Bayesian Optimization for Simultaneous Selection of Machine Learning Algorithms and Hyperparameters on Shared Latent Space

K. Ishikawa, R. Ozaki, Y. Kanzaki, I. Takeuchi, M. Karasuyama

Proceedings of the 31th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2025) 2025年8月査読有り最終著者責任著者
Deep learning for predicting acute exacerbation and mortality of interstitial lung disease

R. Teramachi, T. Furukawa, Y. Kondoh, M. Karasuyama, H. Hozumi, K. Kataoka, S. Oyama, T. Suda, Y. Shiratori, M. Ishii

Annals of the American Thoracic Society 22(5) 689-697 2025年5月査読有り
Causal Analysis of Factors for Li Ionic Conductivity in Olivine-Type LiMXO4 Materials Using LiNGAM

K. Gocho, M. Hamaie, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, M. Karasuyama, R. Kobayashi

The Journal of Physical Chemistry C 129(2) 1035-1043 2025年1月査読有り
Deep learning based emulator for predicting voltage behaviour in lithium ion batteries

K. Oka, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, S. Noguchi, M. Karasuyama, Y. Fujiwara, T. Miyuki

Scientific Reports 2024年11月査読有り
Prediction of Li-ion Conductivity in Ca and Si co-doped LiZr2(PO4)3 Using a Denoising Autoencoder for Experimental Data

Y. Yokoyama, S. Noguchi, K. Ishikawa, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, R. Kobayashi, M. Karasuyama

APL Materials 2024年11月査読有り
First-principles study on lithiation process of SiO anode for Li-ion batteries with Bayesian optimization

R. Shintaku, T. Tamura, S. Nogami, M. Karasuyama, T. Hirose

Physical Chemistry Chemical Physics 2024年査読有り
Learning Attributed Graphlets: Predictive Graph Mining by Graphlets with Trainable Attribute

S. Tajima, R. Sugihara, R. Kitahara, M. Karasuyama

Proceedings of the 30th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024) 2024年査読有り最終著者責任著者
Posterior Sampling-Based Bayesian Optimization with Tighter Bayesian Regret Bounds

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

Proceedings of The 40th International Conference on Machine Learning (ICML 2024) 2024年査読有り
Multi-objective Bayesian Optimization with Active Preference Learning

R. Ozaki, K. Ishikawa, Y. Kanzaki, S. Takeno, I. Takeuchi, M. Karasuyama

Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024) 38(13) 14490-14498 2024年査読有り最終著者責任著者
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

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MISC

アモルファス材料のXANES予測 ─第一原理計算と機械学習─

田村友幸, 烏山昌幸

セラミックス 2023年11月最終著者
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
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 (情報論的学習理論と機械学習)

米津智弘, 田村友幸, 小林亮, 竹内一郎, 烏山昌幸

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117(110) 207-213 2017年6月23日

書籍等出版物

マテリアル・機械学習・ロボット

一杉太郎 (担当:分担執筆, 範囲:第III部9共著 (竹野思温・烏山昌幸・竹内一郎))

東京化学同人 2024年
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

深層ニューラルネットワークとグラフマイニングの融合による判別性と解釈性に優れたグラフ予測モデルの構築

小島大河, 烏山昌幸

第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025) 2025年11月
バイレベル最適化問題のための情報論的ベイズ最適化

金山卓矢, 伊藤由騎, 田村友幸, 烏山昌幸

第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025) 2025年11月
探索進捗率を用いたベイズ最適化の改良とその実証

長澤廉師, 増井秀之, 中根滉稀, 稲津佑, 烏山昌幸

第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025) 2025年11月
Bayesian Optimization for Simultaneous Selection of Machine Learning Algorithms and Hyperparameters on Shared Latent Space

K. Ishikawa, R. Ozaki, Y. Kanzaki, I. Takeuchi, M. Karasuyama

The 31th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2025) 2025年8月
Pareto-frontier Entropy Search with Variational Lower Bound Maximization

M. Ishikura, M. Karasuyama

The 42th International Conference on Machine Learning (ICML 2025) 2025年7月
変分下限最大化に基づく制約付き多目的最適化に対する情報論的ベイズ最適化

石倉雅紀, 烏山昌幸

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) 2025年6月
枝刈り機構付き誤差逆伝播による深層予測グラフマイニング

小島大河, 烏山昌幸

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) 2025年6月
推定誤りに基づく3 クラスのレベルセット推定手法

長澤廉師, 増井秀之, 中根滉稀, 稲津佑, 烏山昌幸

第39回人工知能学会全国大会 2025年5月
共有潜在空間上でのベイズ最適化による機械学習アルゴリズム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

情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) 2024年12月
LSTM Deep Learning Driven Battery Emulator

K. Oka, N. Tanibata, H. Takeda, M. Nakayama, S. Noguchi, M. Karasuyama, Y. Fujiwara, T. Miyuki

International Conference on Electronic Materials and Nanotechnology for Green Environment (ENGE)
探索進捗率に基づく終了判定可能なベイズ最適化

増井秀之, 長澤廉師, 中根滉稀, 烏山昌幸, 稲津佑

第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)
乱択期待改善量によるベイズ最適化

竹野思温, 稲津佑, 烏山昌幸, 竹内一郎

第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)
系列データに対する潜在変数を用いた連続緩和に基づくベイズ最適化

田中優次, 竹野思温, 増田慎太郎, 稲津佑, 烏山昌幸, 永田崇, 井上圭一, 竹内一郎

第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)
PGExplainerとグラフマイニングの融合によるスケーラブルかつ解釈可能な予測モデル構築

杉原蓮, 小島大河, 烏山昌幸

第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)
メタ学習された観測に動的なMulti-fidelityガウス過程によるMulti-fidelityベイズ最適化

伊藤由騎, 烏山昌幸

第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)
相互情報量に対する変分下限最大化に基づく多目的ベイズ最適化

石倉雅紀, 烏山昌幸

第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024)
Search for Stable Structures of Adsorbed Molecules on Material Surfaces by Bayesian Optimization

S Nogami, T Tamura, M Karasuyama

PRiME
Learning Attributed Graphlets: Predictive Graph Mining by Graphlets with Trainable Attribute

S. Tajima, R. Sugihara, R. Kitahara, M. Karasuyama

The 30th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2024) 2024年8月
Posterior Sampling-Based Bayesian Optimization with Tighter Bayesian Regret Bounds

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

The 41th International Conference on Machine Learning (ICML 2024) 2024年7月
Multi-objective Bayesian Optimization with Active Preference Learning

R. Ozaki, K. Ishikawa, Y. Kanzaki, S. Takeno, I. Takeuchi, M. Karasuyama

The AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024) 2024年2月

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共同研究・競争的資金等の研究課題

深層グラフマイニングによる精度と解釈性に優れたグラフデータ解析法の構築

科学研究費補助金基盤研究 (B) 2025年4月 - 2029年3月
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
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

日本学術振興会科学研究費補助金挑戦的研究（萌芽） 2023年4月 - 2025年3月

田村友幸, 烏山昌幸
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

日本医療研究開発機構医療機器等研究成果展開事業 2022年4月 - 2025年3月

代表者, 古川大記
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

日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究(A) 2022年4月 - 2025年3月

宇治原徹, 沓掛健太朗, 原田俊太, 烏山昌幸, 河村貴宏, 岡野泰則
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補助金基盤研究(B) 2021年4月 - 2025年3月

烏山昌幸, 田村友幸
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補助金若手研究(A) 2017年4月 - 2021年3月

烏山昌幸
ナビゲーション研究のための統計的データ分析基盤整備とヒト移動データ分析

日本学術振興会新学術領域研究新学術領域研究(研究領域提案型) 2016年6月 - 2021年3月

竹内一郎, 打矢隆弘, 梶岡慎輔, 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
ビッグデータ解析における最適保証スクリーニングの理論と応用

日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究 (B) 2014年4月 - 2017年3月

竹内一郎, 烏山昌幸, 畑埜晃平
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補助金若手研究(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補助金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補助金特別研究員奨励費 2010年4月 - 2011年12月

烏山昌幸