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五十嵐 康彦

Igarashi, Yasuhiko

システム情報系 , 准教授
Institute of Systems and Information Engineering , Associate Professor

https://www.cs.tsukuba.ac.jp/~igayasu1219/

オープンアクセス版の論文は「つくばリポジトリ」で読むことができます。
  1. 1. Domain-specific simulated data enhances knife-mark noise suppression in microscopy images of materials Masato Suzuki; Yasuhiko Igarashi
      Microscopy (2026) Semantic Scholar
  2. 2. A New Framework for Multiline Analysis Combined Kernel Principal Component Analysis and Kernel Shapley Additive Explanations: A Case of NGC 1068 ALMA Band 3 Data Okubo, Hiroma; Takeuchi; Tsutomu T.; Akaho, Shotaro (+6 著者) Nakajima, Taku
      The Astronomical Journal (2026) Semantic Scholar
  3. 3. Dictionary learning-based screening of layered materials via interface Fermi surface matching Yuta, Mizutori; Kodchakorn, Simalaotao; Yuto, Shimazaki; Yoshio, Miura (+2 著者) 五十嵐, 康彦
      APL Machine Learning 4: 026104-1 (2026)
  4. 4. Anomaly Detection of Fermi Surface Morphology in Co 2 MnGa x Ge 1-x via Interpretable Machine Learning Daichi, Ishikawa; Kentaro, Fuku; Yoshio, Miura; 五十嵐, 康彦 (+6 著者) Masato, Kotsugi
      Scientific Reports 16: 12698-1 (2026) Semantic Scholar
  5. 5. A data-driven approach to control stimulus responsivity of functional polymer materials: predicting thermoresponsive color-changing properties of polydiacetylene Shibata, Risako; Shioda, Nano; Imai, Hiroaki; Igarashi, YasuhikoOaki, Yuya
      DIGITAL DISCOVERY 5: 862 (2026) Semantic Scholar
  6. 6. Data Generation for Benchmarking Deep Learning on Materials Images via Noise Injection and CycleGAN 鈴木聖人; 五十嵐, 康彦
      NeurIPS 2025 Workshop on AI for Accelerated Materials Design 1 (2025)
  7. 7. Prediction of the phase transition temperatures of functional nanostructured liquid crystals: a machine learning method based on small data for the design of self-assembled materials Takegawa, Shingo; Tobita, Haruka; Igarashi, Yasuhiko; Oaki, YuyaKato, Takashi
      NANOSCALE 18: 1096 (2025) Semantic Scholar
  8. 8. Networking autonomous material exploration systems through transfer learning Yoshida, Naoki; Iwabuchi, Yutaro; Igarashi, Yasuhiko; Iwasaki, Yuma
      NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS 11: (2025) Semantic Scholar
  9. 9. A Seafloor Pressure Sensor Effectiveness Evaluation in a Tsunami Height Estimation Model Using Gaussian Process Regression with Automatic Relevance Determination 岩淵雄太郎; 馬場俊孝; 堀高峰; 岡田真人IGARASHI, Yasuhiko
      Journal of Disaster Research 20: 831 (2025)
  10. 10. Automated identification of the origin of energy loss in nonoriented electrical steel by feature extended Ginzburg–Landau free energy framework Taniwaki, Michiki; Nagaoka, Ryunosuke; Masuzawa, Ken; Sato, Shunsuke (+12 著者) Kotsugi, Masato
      Scientific Reports 15: (2025) Semantic Scholar
  11. 11. Sparse coding-based multiframe superresolution for efficient synchrotron radiation microspectroscopy IGARASHI, Yasuhiko; Nagamura, Naoka; Sekine, Masahiro; Fukidome, Hirokazu (+1 著者) Okada, Masato
      Discover Nano 20: 1 (2025)
  12. 12. Data-scientific validation of prediction models for the controlled syntheses of exfoliated nanosheets Kitamura, Yuka; Namiuchi, Yuki; Imai, Hiroaki; Igarashi, YasuhikoOaki, Yuya
      NANOSCALE ADVANCES 7: (2025) Semantic Scholar
  13. 13. Performance Prediction Models with Improved Accuracy and Generalizability for Organic Cathode Active Materials of Lithium-Ion Battery Yamamoto, Rika; IGARASHI, Yasuhiko; Imai, Hiroaki; Sakata, Taisei (+3 著者) Oaki, Yuya
      BATTERIES & SUPERCAPS 8: (2025)
  14. 14. Characterization of Transition to Detachment of Magnetic Confinement Plasmas via Data Driven Approach in LHD Isobe, Yugo; Yamada, Hiroshi; Yokoyama, Tatsuya; Kobayashi, Masahiro (+4 著者) Sakamoto, Ryuichi
      PLASMA AND FUSION RESEARCH 20: (2025) Semantic Scholar
  15. 15. Confidence evaluation for feature selection in expanded feature space based on density of states Obinata, Koki; Igarashi, Yasuhiko; Nagata, Kenji; Sodeyama, KeitaroOkada, Masato
      APL MACHINE LEARNING 3: (2025) Semantic Scholar
  16. 16. Extraction of physicochemical laws by symbolic regression using a Bayesian information criterion Yamane, Naoki; Hatakeyama-Sato, Kan; Iwasaki, Yuma; Igarashi, Yasuhiko
      SCIENCE AND TECHNOLOGY OF ADVANCED MATERIALS-METHODS 4: (2024) Semantic Scholar
  17. 17. 実験室の小規模データを使った機械学習による プロセス最適化と物質探索 緒明 佑哉; 五十嵐, 康彦
      Chemistry & education 72: 456 (2024)
  18. 18. Application of a Hessian-Based Image-Processing Method for Enhanced Visualization of Nanoscale Rubber Cross-Linked Network Structures from Electron Microscopy Images Suzuki, Masato; Igarashi, Yasuhiko
      ACS APPLIED NANO MATERIALS Epub: 112 (2024) Semantic Scholar
  19. 19. Machine-learning-assisted prediction of the size of microgels prepared by aqueous precipitation polymerization Suzuki, Daisuke; Minato, Haruka; Sato, Yuji; Namioka, Ryuji (+2 著者) Oaki, Yuya
      CHEMICAL COMMUNICATIONS 60: 13678 (2024) Semantic Scholar
  20. 20. 小規模実験データを活用したマテリアルズインフォマティクス 緒明佑哉; 五十嵐, 康彦
      Journal of the Japanese Liquid Crystal Society. Ekisho 28: 226 (2024)
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  1. 1. 第14節 小規模データに適用可能なMIと材料開発への活用法 緒明, 佑哉; 五十嵐, 康彦
    2024年10月
  2. 2. 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／－ 五十嵐,康彦 (担当:分担執筆, 範囲: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－)
    2020年12月 (ISBN: 9784865022049)
  3. 3. 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 五十嵐,康彦 (担当:分担執筆, 範囲: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)
    2020年8月 (ISBN: 9784904482841)
  1. 1. Sparse modeling for a data-driven approach in Plasma Sciences 五十嵐,康彦
    3rd International Conference on Data Driven Plasma Science 2021年3月29日 招待有り
  2. 2. 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年9月10日 招待有り
  3. 3. 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年9月10日 招待有り
  4. 4. “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年12月10日 招待有り
  5. 5. 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年11月20日
  6. 6. Data-driven study of high-beta, disruption prediction in JT-60U using exhaustive search Yokoyama, Tatsuya; Miyoshi, Yuya; Hiwatari, Ryoji; Isayama, Akihiko; Matsunaga, Go; Oyama, Naoyuki; Igarashi, Yasuhiko; Okada, Masato; Imagawa, Naoto; Ogawa, Yuichi; Yamada, Hiroshi
    Asia-Pacific Conference on Plasma Physics(AAPPS-DPP) 2019 2019年11月3日
  7. 7. Sparse modeling for a data-driven approach in Plasma Physics Igarashi, Yasuhiko; Yokoyama, Tatsuya; Miyoshi, Yuya; Hiwatari, Ryoji; Isayama, Akihiko; Matsunaga, Go; Oyama, Naoyuki; Ogawa, Yuichi; Okada, Masato
    Asia-Pacific Conference on Plasma Physics(AAPPS-DPP) 2019 2019年11月3日 招待有り
  8. 8. Bayesian basis selection and reliability inference for extended X-ray absorption fine structures (EXAFS) Igarashi, Yasuhiko; Setoyama, Hiroyuki; Okajima, Toshihiro; Akai, Ichiro; Okad, Masato
    14th International Conference on the Structure of Non-Crystalline Materials (NCM14) 2019年11月3日 招待有り
  9. 9. スパースモデリングによる物質・材料設計への展開 五十嵐, 康彦
    産業技術総合研究所 触媒化学融合研究センター セミナー 2019年8月30日 招待有り
  10. 10. スパースモデリングによる画像技術への展開 五十嵐, 康彦
    日本画像学会 シンポジウム「多様化する画像技術とこれからの可能性」 2019年5月17日 招待有り
  11. 11. 実験ノートから始める生成AI活用：材料研究の プロセスを記録し、理解し、次につなげる 五十嵐, 康彦
    DxMT人材育成セミナー
  12. 12. 電子顕微鏡画像からのナノ構造画像の領域分割と統計量解析 本間 喬正; 五十嵐, 康彦
    日本顕微鏡学会第82回学術講演会
  13. 13. 転移学習による自律的材料探索システムのネットワーク化 吉田 尚暉; 岩淵, 雄太郎; 五十嵐, 康彦; 岩崎 悠真
    2026年度人工知能学会全国大会
  14. 14. 3D XAFSイメージングデータの圧縮センシングによるMOF 内吸着率分布の可視化 大柳綾里; 松井公佑; 工藤博幸; 唯美津木; 五十嵐康彦
    日本顕微鏡学会第82回学術講演会
  15. 15. 3D XAFSイメージングデータの圧縮センシングによるMOF 内吸着率分布の可視化 大柳綾里; 松井公佑; 工藤, 博幸; 唯美津木; 五十嵐康彦
    日本顕微鏡学会第82回学術講演会
  16. 16. Sparse Projection-Domain Modeling for Ring Artifact Suppression in Spectroscopic X-ray CT IGARASHI, Yasuhiko
    The 8th International Conference on Control and Computer Vision (ICCCV 2026) 招待有り
  17. 17. 統合触媒科学のためのマテリアルズ・インフォマティクス 五十嵐, 康彦
    統合触媒科学研究会 招待有り
  18. 18. 少数データセットを活用したフィラー含有ゴム材料画像のノイズ除去手法提案 鈴木聖人; 五十嵐, 康彦
    日本ゴム協会2025年年次大会
  19. 19. Data Generation for Benchmarking Deep Learning on Materials Images via Noise Injection and CycleGAN 鈴木聖人; 五十嵐, 康彦
    NeurIPS 2025 Workshop on AI for Accelerated Materials Design
  20. 20. 先端計測・計算データの画像解析によるマテリアルズ・インフォマティクス 五十嵐, 康彦
    第93回つくば発研究シーズ つくば研究支援センター・筑波大学
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