本武陽一 Mototake Yoh-ichi

研究者番号	80848672
その他のID
所属 (現在)	2025年度: 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2023年度 – 2025年度: 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 2022年度: 一橋大学, ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 2020年度 – 2021年度: 統計数理研究所, 統計的機械学習研究センター, 特任助教
審査区分/研究分野	研究代表者学術変革領域研究区分(Ⅱ) / 小区分13010:数理物理および物性基礎関連 / 理工系研究代表者以外中区分61:人間情報学およびその関連分野 / 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連 / 小区分60030:統計科学関連 / 小区分61030:知能情報学関連 / 中区分16:天文学およびその関連分野
キーワード	研究代表者解釈可能AI / パターンダイナミクス / 深層ニューラルネット / 対称性推定 / 保存量推定 / 深層ニューラルネットワーク / 準安定状態の特徴量 / 逆磁区発生の機序 / ブロックコポリマーの相分離構造 / パーシステントホモロジー … もっと見る / パターン形成 / 位相幾何的データ分析 / パターン形成過程 / 位相的データ分析 / 高分子ポリマー / 磁区構造 / 強磁性体 / 機械学習 / 位相的データ解析 … もっと見る研究代表者以外適応・進化 / 自己組織化 / 計算トポロジー / アクティブマター / ロバスト推定 / 統計的データ解析 / 機械学習 / 多様体 / 確率密度関数 / 位相的データ解析 / 幾何学的データ / 統計計算・コンピュータ支援統計 / 統計的学習理論 / 宇宙論 / 銀河形成・進化 / 理論天文学隠す

位相的データ解析による階層構造をもつ大規模群れ運動の縮約モデリングとその応用研究代表者
- 研究代表者
  
  本武陽一
- 研究期間 (年度)
  2025 – 2026
- 研究種目
  
  学術変革領域研究(A)
- 審査区分
  
  学術変革領域研究区分(Ⅱ)
- 研究機関
  一橋大学
機械学習的宇宙構造論: 構造形成から銀河進化へ
- 研究代表者
  
  竹内努
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2028
- 研究種目
  
  基盤研究(A)
- 審査区分
  
  中区分16:天文学およびその関連分野
- 研究機関
  名古屋大学
計算トポロジーを活用したアクティブマター集団の誘導的自己組織化の構築
- 研究代表者
  
  末谷大道
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2025
- 研究種目
  
  挑戦的研究(萌芽)
- 審査区分
  
  中区分61:人間情報学およびその関連分野
- 研究機関
  大分大学
幾何学的データ解析手法の開発と位相的データ解析への展開
- 研究代表者
  
  佐々木博昭
- 研究期間 (年度)
  2023 – 2027
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 審査区分
  
  小区分61030:知能情報学関連
   小区分60030:統計科学関連
   合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
- 研究機関
  明治学院大学
   公立はこだて未来大学
パターンダイナミクスの未知対称性を発見するための機械学習手法の開発研究代表者
- 研究代表者
  
  本武陽一
- 研究期間 (年度)
  2022 – 2026
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分13010:数理物理および物性基礎関連
- 研究機関
  一橋大学
トポロジカルデータ分析によるパターン形成過程の縮約モデル構築研究代表者
- 研究代表者
  
  本武陽一
- 研究期間 (年度)
  2020 – 2021
- 研究種目
  
  新学術領域研究(研究領域提案型)
- 審査区分
  
  理工系
- 研究機関
  統計数理研究所

すべて 2024 2023 2022 2021 2020

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Autoregressive With Slack Time Series Model for Forecasting a Partially-Observed Dynamical Time Series2024
- 著者名/発表者名
  Akifumi Okuno, Yuya Morishita, Yoh-ichi Mototake
- 雑誌名
  
  IEEE Access
  
  巻: 12 ページ: 24621-24630
- DOI
  10.1109/access.2024.3365724
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K17718, KAKENHI-PROJECT-22K13979, KAKENHI-PROJECT-23K28150
[雑誌論文] Quantifying physical insights cooperatively with exhaustive search for Bayesian spectroscopy of X-ray photoelectron spectra2023
- 著者名/発表者名
  Hiroyuki Kumazoe, Kazunori Iwamitsu, Masaki Imamura, Kazutoshi Takahashi, Yoh-ichi Mototake, Masato Okada, Ichiro Akai
- 雑誌名
  
  Scientific Reports
  
  巻: 13 号: 1
- DOI
  10.1038/s41598-023-40208-3
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979, KAKENHI-PROJECT-23H00486
[雑誌論文] Revealing the Mechanism of Large-scale Gradient Systems Using a Neural Reduced Potential2023
- 著者名/発表者名
  Shunya Tsuji, Ryo Murakami, Hayaru Shouno, Yoh-ichi Mototake
- 雑誌名
  
  NeurIPS2023 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences(ML4PS)
  
  巻: -
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[雑誌論文] Extracting Nonlinear Symmetries From Trained Neural Networks on Dynamics Data2023
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 雑誌名
  
  NeurIPS2023 Workshop on AI for Sciences: from Theory to Practice
  
  巻: -
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[雑誌論文] 位相的データ解析による銀河分布の定量化とバリオン音響振動抽出2023
- 著者名/発表者名
  竹内努，河野海，クレスチェータ，西澤淳，村上広耶，馬海霞，本武陽一
- 雑誌名
  
  統計数理
  
  巻: 71(2) ページ: 159-187
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[雑誌論文] Quantitative prediction of fracture toughness (KIc) of polymer by fractography using deep neural networks2022
- 著者名/発表者名
 Mototake Y.、Ito K.、Demura M.
- 雑誌名
 
 Science and Technology of Advanced Materials: Methods
 
 巻: 2 号: 1 ページ: 310-321
- DOI
 10.1080/27660400.2022.2107883
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
 KAKENHI-PROJECT-22K13979
[雑誌論文] Quantitative Prediction of Fracture Toughness (KIc) of Polymer by Fractography Using Deep Neural Networks2022
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake, Kaita Ito, Masahiko Demura
- 雑誌名
  
  arxiv
  
  巻: -
- オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[雑誌論文] Revealing the Mechanism of Magnetic Domain Formation by Topological Data Analysis2022
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake, Masaichiro Mizumaki, Kazue Kudo, Kenji Fukumizu
- 雑誌名
  
  arxiv
  
  巻: 2204.12194
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[雑誌論文] Revealing the Mechanism of Magnetic Domain Formation by Topological Data Analysis2022
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake, Masaichiro Mizumaki, Kazue Kudo, Kenji Fukumizu
- 雑誌名
  
  arxiv
  
  巻: -
- オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[雑誌論文] Interpretable conservation law estimation by deriving the symmetries of dynamics from trained deep neural networks2021
- 著者名/発表者名
  Mototake Yoh-ichi
- 雑誌名
  
  Physical Review E
  
  巻: 103 号: 3 ページ: 033303-033303
- DOI
  10.1103/physreve.103.033303
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[雑誌論文] 位相的データ分析法による材料構造形成過程の分析2021
- 著者名/発表者名
  本武陽一、水牧仁一朗、工藤和恵、福水健次
- 雑誌名
  
  スマートプロセス学会誌
  
  巻: 10(3) ページ: 108-120
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[雑誌論文] 位相幾何的データ分析によるブロックコポリマー準安定構造の自由エネルギー推定2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一、山中貞人、青柳岳司、大西立顕、福水健次
- 雑誌名
  
  Journal of Computer Chemistry, Japan
  
  巻: 19 号: 4 ページ: 169-171
- DOI
  10.2477/jccj.2021-0009
- NAID
  130008031793
- ISSN
  1347-1767, 1347-3824
- 言語
  日本語
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-17H06464, KAKENHI-PUBLICLY-20H04648, KAKENHI-ORGANIZER-17H06460
[雑誌論文] Towards a Geometrical Understanding of Physical Phenomena via Extraction of Data Manifolds using Generative Models2020
- 著者名/発表者名
  Kotaro Sakamoto、Yuichiro Mori、Yoh-ichi Mototake
- 雑誌名
  
  Proceedings of the 2020 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications
  
  巻: 2020 ページ: 255-255
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[雑誌論文] Topological Data Analysis for microdomain patternsof Block Copolymer2020
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake、Sadato Yamanaka、Takeshi Aoyagi、Takaaki Ohnishi、Kenji Fukumizu
- 雑誌名
  
  Proceedings of the 2020 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications
  
  巻: 2020 ページ: 517-517
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] Interpretable reduced modeling of large-scale pattern dynamics - from materials science to astrophysics -2024
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  Statistical Analysis of Random Fields in Cosmology
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] Interpretable reduced modeling of large-scale pattern dynamics - from materials science to astrophysics -2024
- 著者名/発表者名
  You-ichi Mototake
- 学会等名
  International Workshop KEK-Cosmo 2024
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] A Trial for the Realization of Material Pattern Informatics Using Interpretable AI2023
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  ICIAM Tokyo 2023 Minisymposium "Perspectives in Artificial Intelligence and Machine Learning in Materials Chemistry"
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] 解釈可能AIによるデータ駆動理学の実現へ向けた取り組み2023
- 著者名/発表者名
  本武　陽一
- 学会等名
  第38回情報計測オンラインセミナー
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] Neural reduced potentialによる勾配系の解析枠組みの提案2023
- 著者名/発表者名
  辻駿哉、村上諒、庄野逸、本武陽一
- 学会等名
  2023年度人工知能学会全国大会（第37回）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] Interpretable AI supporting scientists' insight into large-scale dynamics2023
- 著者名/発表者名
  You-ichi Mototake
- 学会等名
  Global Plasma Forum in Aomori 2023
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] Revealing the Mechanism of Large-scale Gradient Systems Using a Neural Reduced Potential2023
- 著者名/発表者名
  Shunya Tsuji, Ryo Murakami, Hayaru Shouno, Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  NeurIPS 2023 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences(ML4PS)
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] 解釈可能AIによるデータ駆動理学の実現へ向けた取り組み2023
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  第38回情報計測オンラインセミナー
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] Transformerを用いたフラクトグラフィ2023
- 著者名/発表者名
  山中翔太，有竹俊光，天本義史，本武陽一
- 学会等名
  第26回情報論的学習理論ワークショップ
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] Transformerを用いたフラクトグラフィ2023
- 著者名/発表者名
  山中翔太、有竹俊光、天本義史、本武陽一
- 学会等名
  情報論的学習理論ワークショップIBIS
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] Neural reduced potentialによる勾配系の解析枠組みの提案2023
- 著者名/発表者名
  辻駿哉，村上諒，庄野逸，本武陽一
- 学会等名
  2023年度人工知能学会全国大会（第37回）
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] Perspectives in Artificial Intelligence and Machine Learning in Materials Chemistry2023
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  ICIAM Tokyo 2023 Minisymposium
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] Extracting Nonlinear Symmetries From Trained Neural Networks on Dynamics Data2023
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  NeurIPS 2023 Workshop on AI for Sciences: from Theory to Practice
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] Interpretable AI Supporting Scientists' Insight into Large-Scale Dynamics2023
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  Global Plasma Forum in Aomori 2023
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23K28150
[学会発表] Deriving the nonlinear symmetries of dynamics from trained deep neural networks2022
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  APS April Meeting 2022
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 材料パターン情報学へ向けた位相的データ解析による取り組み2022
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  CRESTさきがけクラスター会議
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] 機械学習による時系列データ多様体に隠れた対称性抽出法とルンゲ・レンツベクトルの推定2022
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  日本物理学会2022年次大会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 磁区パターン形成過程の位相的データ解析2022
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  第236回研究会／第69回化合物新磁性材料専門研究会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] データサイエンスと科学のこころ2022
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  機械学会関東支部茨城ブロックなるほど技術者講演会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] 高分子の材料パターン情報学へ向けた位相的データ解析による取り組み2022
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  京都大学化学研究所　高分子セミナー
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] 位相的データ解析の材料科学への応用事例紹介2022
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  2021年度第3回ORセミナー
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 位相的データ解析による磁区構造形成過程の機序解明2022
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  日本物理学会春季大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K13979
[学会発表] Interpretation of trained deep neural networks to collaborate with scientists2021
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  Materials Research Meeting 2021
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] Quantitative Prediction of Fracture Toughness (K1c) of Polymer via Fractography using Deep Neural Networks2021
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  Materials Research Meeting 2021
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 力学系データで訓練された深層ニューラルネットからの非線形な対称性の抽出2021
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  日本物理学会2021秋期大会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] Topological data analysis of pattern dynamics in material science2021
- 著者名/発表者名
  Yoh-ichi Mototake
- 学会等名
  The 21st International Conference on Discrete Geometric Analysis for Materials Design
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 位相的データ分析法による材料構造形成過程の分析2021
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  九大先導研・新学術「材料離散幾何解析」合同シンポジウムマテリアルズインフォマティクス講演会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 位相的データ分析法による材料構造形成過程の分析2021
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  統計物理と統計科学のセミナー
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] TDAによる強磁性体磁区パターン形成過程の分析2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  応用のためのトポロジカルデータ解析チュートリアル＆ワークショップ
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 物理学者と学習機械の効果的な協業に向けて：学習済み深層ニューラルネットワークからの解釈可能な物理法則抽出2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  Deep learning and Physics 2020
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 学習済み深層ニューラルネットワークからの解釈可能な物理法則抽出2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  第14回　物性科学領域横断研究会 (領域合同研究会)
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 位相的データ分析による強磁性体磁区パターン形成過程の分析2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一、水牧仁一朗、工藤和恵、福水健次
- 学会等名
  TDA-MI workshop 2020
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 位相幾何的データ分析によるブロックコポリマー準安定構造の自由エネルギー推定2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一、山中貞人、青柳岳司、大西立顕、福水健次
- 学会等名
  日本コンピュータ化学会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 位相的データ分析による強磁性体磁区パターン形成過程の分析2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一、水牧仁一朗、工藤和恵、福水健次
- 学会等名
  放射光学会
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648
[学会発表] 学習済み深層ニューラルネットワークからの解釈可能な物理法則抽出2020
- 著者名/発表者名
  本武陽一
- 学会等名
  統計物理と統計科学のセミナー
- データソース
  KAKENHI-PUBLICLY-20H04648

1. 竹内努 (90436072)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
2. 矢野恵佑 (20806070)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
3. 今泉允聡 (90814088)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 佐々木博昭 (80756916)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
5. 金森敬文 (60334546)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
6. 末谷大道 (40507167)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
7. 高見利也 (10270472)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
8. 赤穗昭太郎 (40356340)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
9. 奥野彰文

共同の研究課題数: 0件

共同の研究成果数: 1件

本武 陽一 Mototake Yoh-ichi

研究課題

研究成果

共同研究者

位相的データ解析による階層構造をもつ大規模群れ運動の縮約モデリングとその応用研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

機械学習的宇宙構造論: 構造形成から銀河進化へ

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

計算トポロジーを活用したアクティブマター集団の誘導的自己組織化の構築

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

幾何学的データ解析手法の開発と位相的データ解析への展開

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

パターンダイナミクスの未知対称性を発見するための機械学習手法の開発研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

トポロジカルデータ分析によるパターン形成過程の縮約モデル構築研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[雑誌論文] Autoregressive With Slack Time Series Model for Forecasting a Partially-Observed Dynamical Time Series2024

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Quantifying physical insights cooperatively with exhaustive search for Bayesian spectroscopy of X-ray photoelectron spectra2023

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Revealing the Mechanism of Large-scale Gradient Systems Using a Neural Reduced Potential2023

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Extracting Nonlinear Symmetries From Trained Neural Networks on Dynamics Data2023

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] 位相的データ解析による銀河分布の定量化とバリオン音響振動抽出2023

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Quantitative prediction of fracture toughness (<i>K</i><sub>I<i>c</i></sub>) of polymer by fractography using deep neural networks2022

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Quantitative Prediction of Fracture Toughness (KIc) of Polymer by Fractography Using Deep Neural Networks2022

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Revealing the Mechanism of Magnetic Domain Formation by Topological Data Analysis2022

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Revealing the Mechanism of Magnetic Domain Formation by Topological Data Analysis2022

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Interpretable conservation law estimation by deriving the symmetries of dynamics from trained deep neural networks2021

本武陽一 Mototake Yoh-ichi