五十嵐 康彦(イガラシ ヤスヒコ)
- 所属
- システム情報系
- 職名
- 准教授
- URL
- eメール
- G" x2x,.HIHP<KGz,E-,.$.yxExzE#)
- 研究室
- https://www.dds.cs.tsukuba.ac.jp/
- 電話
- 0298535344
- 学外所属
高輝度光科学研究センター JASRI客員研究員 物質・材料研究機構 マテリアル基盤研究セ ンター光電子分光 グループ NIMS客員研究員 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 - 研究分野
知能情報学 - 研究キーワード
機械学習、多変量解析、スパースモデリング、データ駆動科学、計測インフォマティクス、マテリアルズ・インフォマティクス - 研究課題
辞書を用いた異なるドメイン間で共通する重要特徴量の抽出 2024-08 -- 2025-07 五十嵐 康彦 住友重機械工業株式会社/共同研究 1,690,000円 異常データ検知メタルアーティファクト除去による産業用X線CT解析への展開 2024-04 -- 2027-03 五十嵐康彦 日本学術振興会/基盤研究(B) 18,200,000円 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 1,100,000円 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 1,560,000円 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 1,300,000円 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 科学技術振興機構/戦略的創造研究推進事業 (分担者) 52,000,000円 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 科学技術振興機構/戦略的創造研究推進事業 (分担者) 68,250,000円 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 495,000円 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 日本学術振興会/科研費 基盤研究(C) 4,420,000円 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 科学技術振興機構/さきがけ 39,305,500円 さらに表示... - 職歴
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) - 学歴
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 - 取得学位
2014-03 博士(科学) 東京大学 - 所属学協会
2020-05 -- (現在) 日本神経回路学会 2018-11 -- (現在) 日本放射光学会 2010-03 -- (現在) 日本物理学会 - 受賞
2023-08 BCSJ Award Article Fluorine-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. 2017-06 Springer Nature's Change the World- One Article at a Time in Earth and Environmental Sciences from Marine Geophysical Research Maximum 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. - 論文
- Machine-learning-assisted prediction of the size of microgels prepared by aqueous precipitation polymerization
Suzuki Daisuke; Minato Haruka; Sato Yuji; Namioka Ryu...
CHEMICAL COMMUNICATIONS/Epub, 2024-10-21 - Autonomous search for half-metallic materials with B2 structure
Iwasaki Yuma; Toyama Ryo; Yamazaki Takahiro; Igarashi ...
SCIENCE AND TECHNOLOGY OF ADVANCED MATERIALS-METHODS/4(1), 2024-12-31 - Appropriate Basis Selection Based on Bayesian Inference for Analyzing Measured Data Reflecting Photoelectron Wave Interference
Igarashi Yasuhiko; Iesari Fabio; Setoyama Hiroyuki; Ok...
JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN/93(7), 2024-07-15 - Semiautomated experiment with a robotic system and data generation by foundation models for synthesis of polyamic acid particles
Hatakeyama-Sato Kan; Ishikawa Hiroki; Takaishi Shinya; ...
POLYMER JOURNAL/Epub, 2024-07-01 - Efficient design and synthesis of an amorphous conjugated polymer network for a metal-free electrocatalyst of hydrogen evolution reaction
Hamada Wakana; Hishida Mafumi; Sugiura Ryuto; Tobita ...
JOURNAL OF MATERIALS CHEMISTRY A/12(6), 2024-02-06 - Data integration for multiple alkali metals in predicting coordination energies based on Bayesian inference
Igarashi Yasuhiko; Obinata Koki; Nakayama Tomofumi; Is...
Science and Technology of Advanced Materials: Methods/Volume 2. 2022(Issue 1)/pp.355-364, 2022-09 - Development of prediction model for cloud point of thermo-responsive polymers by experiment-oriented materials informatics
Igarashi Yasuhiko
Journal of Polymer Science : Part A : Polymer Chemistry/Volume 14(Issue 19)/pp.2383-2389, 2023-03 - Prompt engineering of GPT-4 for chemical research: what can/cannot be done?
五十嵐 康彦
Science and Technology of Advanced Materials:Methods/Volume 3. 2023(Issue 1), 2023-10 - Quantum circuit learning as a potential algorithm to predict experimental chemical properties
Hatakeyama-Sato Kan; Igarashi Yasuhiko; Kashikawa Taka...
DIGITAL DISCOVERY/2(1)/pp.165-176, 2023-02-13 - Using GPT-4 in Parameter Selection of Materials Informatics: Improving Predictive Accuracy Amidst Data Scarcity and'Ugly Duckling'Dilemma
Hatakeyama-Sato Kan; Watanabe Seigo; Yamane Naoki; Iga...
DIGITAL DISCOVERY/2(5)/pp.1548-1557, 2023-10 - Prompt engineering of GPT-4 for chemical research: what can/cannot be done?
Hatakeyama-Sato Kan; Yamane Naoki; Igarashi Yasuhiko; ...
Science and Technology of Advanced Materials: Methods/3(1), 2023-10 - Analysis of Magnetization Reversal Process of Non-Oriented Electromagnetic Steel Sheet by Extended Landau Free Energy Model
Taniwaki Michiki; Alexandre Foggiatto Lira; Mitsumata ...
2023 IEEE International Magnetic Conference, 2023-09 - Visualization of the Magnetostriction Mechanism in Fe-Ga Alloy Single Crystal Using Dimensionality Reduction Techniques
Alexandre Lira Foggiatto; Yuta Mizutori; Takahiro Yamaza...
IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS/59(11), 2023-09 - Fluorine-Free Substrate-Independent Superhydrophobic Coatings by Nanoarchitectonics of Polydispersed 2D Materials
Hikichi Ryota; Tokura Yuki; Igarashi Yasuhiko; Imai H...
BULLETIN OF THE CHEMICAL SOCIETY OF JAPAN/96(8)/pp.766-774, 2023-08 - Capacity-prediction models for organic anode-active materials of lithium-ion batteries: advances in predictors using small data
Tobita Haruka; Namiuchi Yuki; Komura Takumi; Imai Hir...
ENERGY ADVANCES/2(7)/pp.1014-1021, 2023-05 - Development of prediction model for cloud point of thermo-responsive polymers by experiment-oriented materials informatics
Hayakawa Mai; Sakano Kosuke; Kumada Rei; Tobita Haruk...
Polymer Chemistry/14(19)/pp.2383-2389, 2023-04 - Efficient autonomous material search method combining ab initio calculations, autoencoder, and multi-objective Bayesian optimization
Iwasaki Yuma; Jaekyun Hwang; Sakuraba Yuya; Kotsugi M...
Science and Technology of Advanced Materials: Methods/2(1)/pp.365-371, 2022-12 - Data integration for multiple alkali metals in predicting coordination energies based on Bayesian inference
Obinata Koki; Nakayama Tomofumi; Ishikawa Atsushi; Sod...
Science and Technology of Advanced Materials: Methods/2(1)/pp.355-364, 2022-12 - Numerical experiments on tsunami flow depth prediction for clustered areas using regression and machine learning models
Kamiya Masato; Igarashi Yasuhiko; Okada Masato; Baba ...
EARTH PLANETS AND SPACE/74(1), 2022-08 - A Capacity-Prediction Model for Exploration of Organic Anodes: Discovery of 5-Formylsalicylic Acid as a High-Performance Anode Active Material
Komura Takumi; Sakano Kosuke; Igarashi Yasuhiko; Numaz...
ACS APPLIED ENERGY MATERIALS/Epub, 2022-07 - Quantum circuit learning to predict experimental chemical properties
Hatakeyama-Sato Kan; Igarashi Yasuhiko; Kashikawa Taka...
Digital Discovery/2/pp.165-176, 2022-05 - Performance Predictors for Organic Cathodes of Lithium-Ion Battery
Sakano Kosuke; Igarashi Yasuhiko; Imai Hiroaki; Miyaka...
ACS APPLIED ENERGY MATERIALS/5(2)/pp.2074-2082, 2022-02 - Sparse modeling for small data: case studies in controlled synthesis of 2D materials
Haraguchi Y.; Igarashi Yasuhiko; Imai H.; Oaki Y.
Digital Discovery/1(1)/pp.26-34, 2021-12 - Bayesian sparse modeling of extended x-ray absorption fine structure to determine interstitial oxygen positions in yttrium oxyhydride epitaxial thin film
Kumazoe Hiroyuki; Igarashi Yasuhiko; Iesari Fabio; Shi...
AIP ADVANCES/11(12), 2021-12 - Complex energies of the coherent longitudinal optical phonon-plasmon coupled mode according to dynamic mode decomposition analysis
Sakata Itsushi; Sakata Takuya; Mizoguchi Kohji; Tanaka...
SCIENTIFIC REPORTS/11(1), 2021-11 - さらに表示...
- Machine-learning-assisted prediction of the size of microgels prepared by aqueous precipitation polymerization
- 著書
- 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
- 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
- 会議発表等
- マテリアルズインフォマティクスによる辞書学習を用いた伴流画像の特徴量の抽出
五十嵐 康彦; 水鳥 雄太; 大平祐生; 青野 健
第26回情報論的学習理論ワークショップ/2023-10-29--2023-11-01 - 非線形次元圧縮手法とベイズ最適化による高磁性合金材料探索の効率化
五十嵐 康彦; 吉田 尚暉; 岩崎 悠真
第71回応用物理学会春季学術講演会/2024-03-22--2024-03-25 - Analysis of Magnetization Reversal Process of Non-Oriented Electromagnetic Steel Sheet by Extended Landau Free Energy Model
Igarashi Yasuhiko
IEEE International Conference on Communications/2023-05-28--2023-06-01 - 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
4th International Conference on Data Driven Plasma Sciense/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 - 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
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
第25回情報論的学習理論ワークショップIBIS2022/2022-11-20--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
第25回情報論的学習理論ワークショップIBIS2022/2022-11-20--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
第25回情報論的学習理論ワークショップIBIS2022/2022-11-20--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
第25回情報論的学習理論ワークショップIBIS2022/2022-11-20--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
日本地球惑星科学連合2022年大会/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 - さらに表示...
- マテリアルズインフォマティクスによる辞書学習を用いた伴流画像の特徴量の抽出
- 担当授業科目
2024-10 -- 2025-02 情報理工後期特別演習Af 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 特別専門語学B 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 情報理工後期特別演習Bf 筑波大学 2024-04 -- 2024-08 情報理工前期特別研究Is 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 情報理工前期特別研究IIf 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 卒業研究A 筑波大学 2024-04 -- 2024-08 異分野研究室インターンシップI 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 異分野研究室インターンシップI 筑波大学 2024-04 -- 2024-08 コンピュータサイエンス特別演習B 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 コンピュータサイエンス特別演習B 筑波大学 さらに表示... - 授業以外の教育活動
2023-09 -- 2023-09 データ駆動科学に関する集中講義 徳島大学 - 一般講演
- 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
- 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~
- 学内管理運営業績
2022-04 -- 2023-04 システム情報工学研究群 広報委員会 委員 2021-04 -- 2023-03 システム情報系 研究倫理委員会委員 委員 2022-09 -- 2023-03 筑波大学 Matlab仕様策定委員会 委員 2022-04 -- (現在) 情報科学類 学生委員会 委員 2022-04 -- (現在) 情報科学類 学務委員会 委員 2022-04 -- (現在) 情報科学類 広報企画委員 委員 2020-09 -- 2021-06 情報科学類 総合学域群学生向け広報戦略WG 委員 2021-04 -- 2023-03 情報理工学位P 広報委員会 委員 委員 2021-04 -- 2023-03 情報理工学位P カリキュラム委員会 委員 CSセミナー担当 2023-04 -- (現在) 情報理工学位P インターンシップ委員会 委員 さらに表示... - メッセージ
-
最近、様々な分野において計測・実験技術・シミュレーションの高精度化によって、実データの解析を行う人材が大学・企業・研究所でますます求められています。ではどうやって皆さんが大学・大学院で学んだ情報科学の知識を実際に活かすことがでしょうか。例えば、先日報道されたブラックホールの直接撮像を可能にした電波干渉計による天体観測、MRIによる医用画像処理といった異なる分野の計測も、共通した数理として中心的な役割を担います。本研究室では、そういった諸問題の本質的な部分を数理問題に抽象化することで、データの背後に潜むルールを抽出し、自然科学をより深く理解することを目指しています。このデータ駆動科学を通して、学生の皆さんには、いま社会に求められている視野の広い人材に育ってもらいたいと思っています。
(最終更新日: 2024-11-19)