Igarashi Yasuhiko

Affiliation
Institute of Systems and Information Engineering
Official title
Associate Professor
URL
Email
542,D,>@Z[ZbN]Y.>W?>@6@-,W,.W5;
Office
https://www.cs.tsukuba.ac.jp/~igayasu1219/index_en.html
Phone
0298535344
Other affiliation
成城大学 データサイエンス教育研究センター非常勤講師
Research fields
Intelligent informatics
Research keywords
Machine learning, Multivariate analysis, Sparse modeling, Data-driven science, Measurement informatics, Materials informatics
Research projects
情報科学的アプローチによる位相計測の統計解析2023-05 -- 2024-03五十嵐 康彦株式会社日立製作所/共同研究1,100,000Yen
辞書学習を用いた機能予測に重要な特徴量の抽出2022-12 -- 2023-09五十嵐 康彦住友重機械工業株式会社/共同研究1,560,000Yen
計算科学を用いたゴム・タイヤ関連データ解析に関する研究2022-12 -- 2023-12五十嵐 康彦横浜ゴム株式会社/共同研究1,300,000Yen
反応リマスターによるエコ材料開発のフロンティア共創2022-10 -- 2028-03唯 美津木JST/戦略的創造研究推進事業(CREST)52,000,000Yen
科学者拡張型の階層的自律探索による新材料創製2021-10 -- 2027-03岩崎 悠真JST/戦略的創造研究推進事業(CREST)62,400,000Yen
スパースモデリングによるマテリアルズ・インフォマティクスに関する学術指導2020-07 -- 2020-09五十嵐康彦株式会社KRI/学術指導受託事業495,000Yen
多値ガウス過程回帰による海底水圧計からの津波即時予測の深化と展開2020-04 -- 2023-03五十嵐康彦Japan Society of for the Promotion of Science/Grant-in-Aid for Scientific Research(C)4,420,000Yen
スパースモデリングによる物質・材料設計のための基盤技術の構築2017-10 -- 2021-03五十嵐康彦JST/PERSTO39,305,500Yen
基底関数の物理特性を取り入れたスパースモデリング2017-04 -- 2021-03五十嵐康彦Japan Society of for the Promotion of Science/Grant-in-Aid for Young Scientists (B)4,160,000Yen
非線形な情報統合を行う顕著度マップの神経回路モデル構築とその機能の解明2012-04 -- 2014-03五十嵐康彦Japan Society of for the Promotion of Science/Grant-in-Aid for JSPS Fellows2,000,000Yen
Career history
2019-04 -- 2020-02東京大学大学院 新領域創成科学研究科助教
2017-10 -- 2021-03科学技術振興機構さきがけ研究員
2017-04 -- 2017-09物質材料研究機構情報統合型物質材料研究拠点NIMSポスドク研究員
2014-04 -- 2017-03東京大学大学院 新領域創成科学研究科特任研究員
2012-04 -- 2014-03日本学術振興会特別研究員(DC2)
Academic background
2011-04 -- 2014-03東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻博士後期課程
2009-04 -- 2011-03東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻博士前期課程
2006-04 -- 2009-03東京大学 工学部 計数工学科
2004-04 -- 2006-03東京大学 教養学部 理科一類
Degree
2014-03博士(科学)東京大学
Academic societies
2020-05 -- (current)JAPANESE NEURAL NETWORK SOCIETY
2018-11 -- (current)THE JAPANESE SOCIETY FOR SYNCHROTRON RADIATION RESEARCH
2010-03 -- (current)THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN
Honors & Awards
2023-08BCSJ Award ArticleFluorine-Free Substrate-Independent Superhydrophobic Coatings by Nanoarchitectonics of Polydispersed 2D Materials Ryota Hikichi, Yuki Tokura, Yasuhiko Igarashi, Hiroaki Imai, and Yuya Oaki* Bull. Chem. Soc. Jpn. 2023, 96, 766­774.
2017-06Springer Nature's Change the World- One Article at a Time in Earth and Environmental Sciences from Marine Geophysical ResearchMaximum tsunami height prediction using pressure gauge data by Gaussian process at Owase in the Kii Peninsula, Japan, Marine Geophysical Research, vol. 37, no. 4, pp. 361-370, 2016.
Articles
Books
  • 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
    五十嵐 康彦
    第Ⅱ編 最新研究・開発事例(MI向けAI/DB技術)第1章 スパースモデリングによる物質・材料設計のための基盤技術の構築, 2020-08
  • マテリアルズ・インフォマティクスQ&A集-解析実務と応用事例-
    五十嵐 康彦
    問14:スパースモデリングを用いたMI例とは-基礎/スパースモデリングによる説明変数の抽出/全状態探索法/-, 2020-12
Conference, etc.
  • ベイズ情報量基準を用いたシンボリック回帰による高分子屈折率法則の抽出
    山根 直樹; 畠山 歓; 岩崎 悠馬; 五十嵐 康彦
    第84回応用物理学会秋季学術講演会/2023-09-19--2023-09-23
  • スパースモデリングを用いたマルチフレーム超解像による放射光顕微分光画像への展開
    五十嵐 康彦
    第15回日本放射光学会 若手研究会/2023-09-11--2023-09-12
  • スパースモデリングを用いたマルチフレーム超解像による放射光顕微分光画像への展開
    五十嵐 康彦
    第45回 情報計測オンラインセミナー/2023-09-02--2023-09-02
  • 分子科学者のためのデータ駆動科学入門
    五十嵐 康彦
    第62回分子科学若手の会 夏の学校/2023-08-14--2023-08-18
  • スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクスと少数材料データ解析への展開
    五十嵐 康彦
    23-1水素・燃料電池材料研究会/2023-06-09--2023-06-09
  • Prediction for Radiative Collapse in the Large Helical Device based on Sparse Dynamic Mode Decomposition
    五十嵐 康彦
    ICDDPS-4/2023-04-16--2023-04-21
  • Scientists-Augmentation AIによる材料開発への展開
    五十嵐 康彦
    セミナー「深化するデータ科学と表面科学」/2023-03-28--2023-03-28
  • ナノシート収率予測のための少数の化学実験データにおけるベイズ推論を用いた変数選択の信頼性評価
    並内 優樹; 北村 優佳; 大日方 孝輝; 緒明 佑哉; 岡田 真人; 五十嵐 康彦
    日本化学会 第103春季年会(2023)/2023-03-22--2023-03-25
  • 機械学習を用いたリチウムイオン二次電池有機負極活物質の容量予測モデルの構築と進化
    飛田 春香; 並内 優樹; 今井 宏明; 大日方 孝輝; 岡田 真人; 五十嵐 康彦; 緒明 佑哉
    日本化学会 第103春季年会(2023)/2023-03-22--2023-03-25
  • Multi-frame image super resolution for microscopic spectroscopic images
    五十嵐 康彦
    ナノプローブテクノロジー第167委員会 セミナー 第106回研究会/2023-03-09--2023-03-09
  • 筑波大学における全学共通データサイエンス教育について
    五十嵐 康彦
    菊池和平博士追悼 オンライン研究会「統計物理と統計科学のセミナー」/2023-03-02--2023-03-02
  • 計算・実験・データ科学の融合による階層的自律探索手法による新材料の創製への展開
    五十嵐 康彦
    サスティナブルイノベーション研究領域 シンポジウム/2023-01-19--2023-01-19
  • ヘリカル式核融合炉におけるスパースな動的モード分解を用いた放射崩壊予測
    鈴木 瑛介; 横山 達也; 坂本 隆一; 河原 吉伸; 山田 弘司; 五十嵐 康彦
    The 25th Information-Based Induction Science Workshop/2022-11-20--2022-11-23
  • Graph Convolutional Networkによる有機イオン伝導性材料の電気伝導率の予測精度向上
    楠田 真大; 畠山 歓; 五十嵐 康彦
    The 25th Information-Based Induction Science Workshop/2022-11-20--2022-11-23
  • ナノシート収率予測のための少数の化学実験データにおけるベイズモデル平均化による変数選択の信頼性評価
    並内 優樹; 北村 優佳; 大日方 孝輝; 緒明 佑哉; 岡田 真人; 五十嵐 康彦
    The 25th Information-Based Induction Science Workshop/2022-11-20--2022-11-23
  • 状態密度に基づく特微量合成アプローチの有意性評価
    大日方 孝輝; 五十嵐 康彦; 永田 賢二; 袖山 慶太郎; 岡田 真人
    The 25th Information-Based Induction Science Workshop/2022-11-20--2022-11-23
  • スパースモデリングによる放射光データ解析へ
    五十嵐 康彦
    第1回UDACセミナー/2022-11-08--2022-11-08
  • 紀伊半島沖の海底水圧センサにおける最大津波高さと到達時間を用いたガウス過程回帰による沿岸津波高さ予測
    岩淵 雄太郎; 馬場 俊孝; 堀 高峰; 岡田 真人; 五十嵐 康彦
    Japan Geoscience Union Meeting 2022/2022-05-22--2022-06-03
  • Sparse modeling for a data-driven approach in Plasma Sciences
    五十嵐 康彦
    3rd International Conference on Data Driven Plasma Science/2021-03-29--2021-03-31
  • スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクスと放射光データ解析への展開
    五十嵐 康彦
    日本応用数理学会 2020年度 年会 /2020-09-10--2020-09-10
  • “スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクスへの展開”
    五十嵐 康彦
    Materials Research Meeting (MRM) 2019/2019-12-10--2019-12-13
  • 全状態探索とベイズモデル平均化による特徴量選択
    大日方孝輝; 五十嵐 康彦; 永田 賢二; 岡田 真人
    情報論的学習理論ワークショップ (IBIS)2019/2019-11-20--2019-11-20
  • Bayesian basis selection and reliability inference for extended X-ray absorption fine structures (EXAFS)
    Igarashi Yasuhiko; Setoyama Hiroyuki; Okajima Toshihiro; ...
    14th International Conference on the Structure of Non-Crystalline Materials (NCM14)/2019-11-03--2019-11-08
  • Sparse modeling for a data-driven approach in Plasma Physics
    Igarashi Yasuhiko; Yokoyama Tatsuya; Miyoshi Yuya; Hiwata...
    Asia-Pacific Conference on Plasma Physics(AAPPS-DPP) 2019/2019-11-03--2019-11-08
  • Data-driven study of high-beta, disruption prediction in JT-60U using exhaustive search
    Yokoyama Tatsuya; Miyoshi Yuya; Hiwatari Ryoji; Isayama ...
    Asia-Pacific Conference on Plasma Physics(AAPPS-DPP) 2019/2019-11-03--2019-11-08
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Teaching
2023-04 -- 2023-08Internship in Cross-desciplinary Laboratories AUniversity of Tsukuba.
2023-10 -- 2024-02Internship in Cross-desciplinary Laboratories AUniversity of Tsukuba.
2023-10 -- 2024-02Research in Computer Science IIfUniversity of Tsukuba.
2023-10 -- 2024-02Graduation Research Project AUniversity of Tsukuba.
2023-10 -- 2024-02Research Internship IIUniversity of Tsukuba.
2023-04 -- 2023-08Research Internship IIUniversity of Tsukuba.
2023-04 -- 2023-08English for Specialized Subjects BUniversity of Tsukuba.
2023-10 -- 2024-02Research in Computer Science IfUniversity of Tsukuba.
2023-04 -- 2023-08Research in Computer Science IsUniversity of Tsukuba.
2023-04 -- 2023-08Research in Computer Science IIsUniversity of Tsukuba.
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Talks
  • スパースモデリングの基礎とマテリアルズインフォマティクス,新規材料・物質の探索、開発への応用方法~
    五十嵐 康彦
    情報機構セミナー/2019-08-04--2019-08-04
  • “スパースモデリングによるマテリアルズインフォマティクスの基礎と応用”
    五十嵐 康彦
    技術情報協会セミナー マテリアルズ・インフォマティクスにおけるモデリングと逆解析/2019-06-14--2019-06-14
University Management
2020-04 -- (current)共通科目「情報」推進室室員
2020-04 -- (current)情報理工学位P 計算機運用委員会委員
2020-04 -- (current)情報理工学位P 学務・学生委員会委員
Message
We all want to understand nature in more depth. An insatiable interest in the unknown has brought us never-ending improvements to our measurement techniques and has made it possible for us to obtain large quantities of high-dimensional data. Now, it is important to combine the fields of experimentation, measurement and information science. My research aims to create a new scientific field, high-dimensional data-driven science - that can efficiently derive new scientific knowledge from large amounts of high-dimensional data through close collaboration between various fields scientists and us, that is information scientists.

(Last updated: 2023-10-06)