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教員紹介

略歴

2007年	大阪大学 大学院情報科学研究科 情報数理学専攻 博士前期課程修了
2010年	大阪大学 大学院情報科学研究科 情報数理学専攻 博士後期課程修了
2010年	大阪大学 大学院情報科学研究科 助教
2017年	国立研究開発法人 科学技術振興機構 さきがけ研究員 (兼任)
2020年11月	東京大学 大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 准教授

研究テーマ

従来のイメージングシステムでは, 光学系と情報処理系が独立に設計されることが多く，両者が不必要に肥大化する傾向にありました．近年の情報科学の発展により，両者を統合して設計することで，レンズレスカメラ，一画素カメラ，散乱イメージングなどこれまで不可能だったイメージング機能の発現，高機能化，簡略化が可能になります．このような「コンピュテーショナルイメージング」に代表される情報光学を軸に，医療，天文，セキュリティなどの多様な分野への貢献を目指して研究を行なっています．

主な論文・著書

R. Horisaki, Y. Okamoto, and J. Tanida, “Deeply coded aperture for lensless imaging,” Opt. Lett. 45, 3131-3134 (2020).

Y. Okamoto, R. Horisaki, and J. Tanida, “Noninvasive three-dimensional imaging through scattering media by three-dimensional speckle correlation,” Opt. Lett. 44, 2526-2529 (2019).

R. Horisaki, K. Fujii, and J. Tanida, “Diffusion-based single-shot diffraction tomography,” Opt. Lett. 44, 1964-1967 (2019).

Y. Nishizaki, M. Valdivia, R. Horisaki, K. Kitaguchi, M. Saito, J. Tanida, and E. Vera, “Deep learning wavefront sensing,” Opt. Express 27, 240-251 (2019).

R. Horisaki, H. Matsui, R. Egami, and J. Tanida, “Single-pixel compressive diffractive imaging,” Appl. Opt. 56, 1353-1357 (2017).

教員紹介

略歴

2009年3月	東京大学 工学部 計数工学科 卒業
2011年3月	東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 修士課程 修了
2014年4月	東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程 修了
2014年4月	東京工業大学 大学院社会理工学研究科 助教
2016年4月	東京工業大学 工学院経営工学系 助教
2020年10月	東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 特任准教授

研究テーマ

(1) 離散最適化：離散最適化問題（オンライン最適化問題，ロバスト最適化問題など）に対するアルゴリズムの設計．

(2) アルゴリズム的ゲーム理論：戦略的環境におけるメカニズムの設計と解析．

主な論文・著書

– Yasushi Kawase and Atsushi Iwasaki: Approximately Stable Matchings with General Constraints, Proceedings of the 19th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS2020), Pages 602–610, May 2020.

– Yasushi Kawase and Hanna Sumita: Randomized Strategies for Robust Combinatorial Optimization, Proceedings of the 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2019), Pages 7876–7883, January 2019

– Yasushi Kawase, Kazuhisa Makino, and Kento Seimi: Optimal Composition Ordering Problems for Piecewise Linear Functions, Algorithmica, Vol. 80, Issue 7, Pages 2134–2159, July 2018

– Xin Han, Yasushi Kawase, and Kazuhisa Makino: Online Unweighted Knapsack Problem with Removal Cost, Algorithmica, Vol. 70, Pages 76–91, September 2014.

教員紹介

略歴

2007年3月	慶應義塾大学 経済学部 卒業
2010年3月	一橋大学大学院 経済学研究科 修士課程修了
2013年8月	スイス連邦工科大学チューリッヒ校 博士課程修了
2013年9月	スイス連邦工科大学チューリッヒ校 博士研究員
2013年10月	国立情報学研究所 特任研究員
2014年4月	東京大学大学院 経済学研究科（日本学術振興会PD） 特任研究員
2015年12月	東京大学大学院 情報理工学系研究科 ソーシャルICT研究センター 特任助教
2020年4月	東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理・情報教育研究センター 講師

研究テーマ

社会や経済に関する様々なビッグデータを活用することで実証分析だけでなく、経済特性(経験的規則性など)を考慮したモデルや複数ソースの情報活用に関する技術開発に取り組んでいる。実証分析に関しては金融市場のデータ、ブロックチェーン、ニューステキスト、企業の財務諸表、企業関係、製品の売上などファイナンスやマクロ経済学に関係するものを扱うことが多かったが、特に限定しているわけではない。後者の技術開発に関してはネッワーク（シンプル、テンポラル、異質情報）やテキストマイニングに根差した手法が多い。
こうした実証分析とモデル開発を通じてショックの伝播と緩和、産業連関、総量の変動、企業のマッチング、ネットワークの生成過程、バブル、暴落、財務状況、システミックリスク、貨幣の流通速度、ニュースイベント、情報の信頼性といった複雑な事象をモデル化し、学術的探究を行うだけでなくリスク管理やデータ駆動型の政策に役立てることを目指している。

主な論文・著書

Ryohei Hisano, Didier Sornette, Takayuki Mizuno , “Prediction of ESG compliance using a heterogeneous information network”, Journal of Big Data 7, 22, 2020.

Ryohei Hisano, “Learning Topic Models by Neighborhood Aggregation”, IJCAI 2019, Macao, China, Aug 10 -16, 2019.

Ryohei Hisano, “Semi-supervised Graph Embedding Approach to Dynamic Link Prediction”, Complenet 2018, Northeastern University, Boston, Match 4-8, 2018. In: Sean Cornelius, Kate Coronges, Bruno Gonçalves, Roberta Sinatra, Alessandro Vespignani (Eds.), Complex Networks IX. Springer Proceedings in Complexity, page 109-121, 2018.

Ryohei Hisano, Tsutomu Watanabe, Takayuki Mizuno, Takaaki Ohnishi, Didier Sornette, “The gradual evolution of buyer-seller networks and their role in aggregate fluctuations”, Applied Network Science, Vol 2, 9, 2017.

Ryohei Hisano, “A new approach to building the interindustry input-output table using block estimation techniques”, 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Workshop Application of Big Data for Computational Social Science, 5-8 Dec. 2016.