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武石 直也  Takeishi Naoya

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 20824030
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師
2025年度: 東京大学, 先端科学技術研究センター, 講師
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2023年度 – 2025年度: 東京大学, 先端科学技術研究センター, 講師
2018年度 – 2020年度: 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
学術変革領域研究区分(Ⅳ) / 1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野 / 小区分61030:知能情報学関連
研究代表者以外
小区分25010:社会システム工学関連
キーワード
研究代表者
機械学習 / データ駆動型推論 / 専門家知識 / 事前知識 / 統計的機械学習 / 流体計測 / 偏微分方程式 / 統計的関係学習 / 異常検知 / ナレッジグラフ / センサデータ解析 / 知識ベース / シミュレータ … もっと見る
研究代表者以外
… もっと見る 異常検知・診断 / 動的システム / 残存寿命予測 / 機械学習 / 健全性予測・監視 隠す
  • 研究課題

    (6件)
  • 研究成果

    (14件)
  • 共同研究者

    (5人)
  •  データ駆動型推論の数理・計算基盤構築と高次元計測への展開領域代表者

    • 領域代表者
      武石 直也
    • 研究期間 (年度)
      2025 – 2027
    • 研究種目
      学術変革領域研究(B)
  •  データ駆動型推論の数理・計算基盤構築と高次元計測への展開研究代表者

    • 研究代表者
      武石 直也
    • 研究期間 (年度)
      2025 – 2027
    • 研究種目
      学術変革領域研究(B)
    • 審査区分
      学術変革領域研究区分(Ⅳ)
    • 研究機関
      東京大学
  •  力学系の構造を活用した革新的データ駆動型推論手法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      武石 直也
    • 研究期間 (年度)
      2025 – 2027
    • 研究種目
      学術変革領域研究(B)
    • 審査区分
      学術変革領域研究区分(Ⅳ)
    • 研究機関
      東京大学
  •  潜在健全指標モデルによるシステム状態予測と運用最適化に関する研究

    • 研究代表者
      矢入 健久
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2027
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分25010:社会システム工学関連
    • 研究機関
      東京大学
  •  シミュレータによって与えられる事前知識を用いた統計的機械学習の高度化研究代表者

    • 研究代表者
      武石 直也
    • 研究期間 (年度)
      2022 – 2025
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分61030:知能情報学関連
    • 研究機関
      東京大学
      国立研究開発法人理化学研究所
  •  知識ベースと統計的機械学習の協調による知的センサデータ解析研究代表者

    • 研究代表者
      武石 直也
    • 研究期間 (年度)
      2018 – 2020
    • 研究種目
      研究活動スタート支援
    • 審査区分
      1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
    • 研究機関
      国立研究開発法人理化学研究所

すべて 2024 2023 2021 2020 2019 2018

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Calibrating Neural Simulation-Based Inference with Differentiable Coverage Probability2023

    • 著者名/発表者名
      Maciej Falkiewicz, Naoya Takeishi, Imahn Shekhzadeh, Antoine Wehenkel, Arnaud Delaunoy, Gilles Louppe, Alexandros Kalousis
    • 雑誌名

      Advances in Neural Information Processing Systems

      巻: 36 ページ: 1082-1099

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K19869
  • [雑誌論文] Learning Dynamics Models with Stable Invariant Sets2021

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takeishi and Kawahara Yoshinobu
    • 雑誌名

      Proceedings of the Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence

      巻: -

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [雑誌論文] Knowledge-Based Regularization in Generative Modeling2020

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takeishi、Yoshinobu Kawahara
    • 雑誌名

      Proceedings of the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence

      巻: -

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [雑誌論文] Neural Gray-Box Identification of Nonlinear Partial Differential Equations2019

    • 著者名/発表者名
      Sasaki Riku、Takeishi Naoya、Yairi Takehisa、Hori Koichi
    • 雑誌名

      Lecture Notes in Computer Science

      巻: 11671 ページ: 309-321

    • DOI

      10.1007/978-3-030-29911-8_24

    • ISBN
      9783030299101, 9783030299118
    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [雑誌論文] Kernel Learning for Data-Driven Spectral Analysis of Koopman Operators2019

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takeishi
    • 雑誌名

      Proceedings of Machine Learning Research

      巻: 101 ページ: 956-971

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [雑誌論文] Shapley Values of Reconstruction Errors of PCA for Explaining Anomaly Detection2019

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takeishi
    • 雑誌名

      Proceedings of the 2019 International Conference on Data Mining Workshops

      巻: - ページ: 793-798

    • DOI

      10.1109/icdmw.2019.00117

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [雑誌論文] Factorially Switching Dynamic Mode Decomposition for Koopman Analysis of Time-Variant Systems2018

    • 著者名/発表者名
      N. Takeishi, T. Yairi and Y. Kawahara
    • 雑誌名

      Proceedings of 2018 IEEE Conference on Decision and Control (CDC'18)

      巻: -- ページ: 6402-6408

    • DOI

      10.1109/cdc.2018.8619846

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18H03287, KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [学会発表] Toward Bayesian Deep Grey-box Modeling2024

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takeishi
    • 学会等名
      International Conference on Scientific Computing and Machine Learning
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K19869
  • [学会発表] 機械学習と科学モデルの融合2023

    • 著者名/発表者名
      武石 直也
    • 学会等名
      第46回日本神経科学大会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K19869
  • [学会発表] 安定不変集合をもつ力学系の学習2020

    • 著者名/発表者名
      武石 直也, 河原 吉伸
    • 学会等名
      第23回情報論的学習理論ワークショップ
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [学会発表] 再構成誤差のシャープレイ値による異常検知の説明2019

    • 著者名/発表者名
      武石 直也
    • 学会等名
      第22回情報論的学習理論ワークショップ
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [学会発表] 時変動的モード分解2019

    • 著者名/発表者名
      武石 直也
    • 学会等名
      第33回人工知能学会全国大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [学会発表] Knowledge-Based Distant Regularization in Learning Probabilistic Models2018

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takeishi、Kosuke Akimoto
    • 学会等名
      The 8th International Workshop on Statistical Relational AI
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • [学会発表] 知識グラフによる生成モデル学習の正則化2018

    • 著者名/発表者名
      武石 直也
    • 学会等名
      第21回情報論的学習理論ワークショップ
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K21550
  • 1.  矢入 健久 (90313189)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  カーン サミル (10898836)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  池田 正弘 (00749690)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  赤嶺 政仁 (00835465)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 5.  河原 吉伸
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1件

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