投稿者: keisu-editor

計数工学科 システム情報工学コース 本郷キャンパス研究室見学会（2023年6月6日）

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計数工学科システム情報工学コースでは、2023年6月6日(火) に当コースの研究室見学会を下記の概要で開催します。
本見学会は2023年度学術フロンティア講義「サイバネティクス入門 ―物理・人・社会を繋げる情報科学の先端－」の研究室見学会を兼ねています。
受講者以外の方も学外の方も参加いただけます。部分参加を予定されている場合は、申込フォームにて参加予定の時間の詳細をお知らせください。

日時：2023年6月6日(火) 17時40分～
場所：本郷キャンパス工学部1号館,6号館,14号館
プログラム：

グループA グループB
猿渡・高道研 篠田・牧野研
奈良研 川嶋・宮嵜研
中村・高瀬研 津村研
天野研 成瀬・堀﨑研
藤田研

参加方法：
6月2日(金) 17時までに以下のフォームから申し込みを行ってください。申込みいただいた方には、前日までに集合場所などの参加方法をメールにてご案内します。
なお、定員に限りがありますので、ご希望に添えない場合があることご承知ください。

（講義受講者も申し込みください。詳細はITC-LMS上で確認してください）

駒場生進学ガイダンス（2023年度）のご案内（2023年5月23日(火)）

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駒場生進学ガイダンス（2023年度）

計数工学科では、2023年度駒場生向けの進学ガイダンスを以下の要領で行います。
興味のある方は是非ご参加ください。

    • 応用物理系（計数工学科・物理工学科）進学ガイダンス：
      　 日時: 2023年5月23日（火）18時45分～20時15分
      　 場所: 教養学部13号館1階1313号室
      　

ガイダンスイメージ

    • タイムテーブル（予定）
      18：45～19：00　　全体紹介　物理工学科長
      19：00～19：35　　計数工学科紹介（説明：篠田先生）
      19：35～20：10　　物理工学科紹介
      20：10～20：15　　全体質疑応答
      20：15～     　　各学科での質疑応答

ガイダンス資料

進学ガイダンスでのスライドを以下に公開しています。学科を選ぶ際の参考にしてください。
本ファイルはガイダンス当日までに更新されることがあります。
進学ガイダンス資料（PDFファイル）

工学部計数工学科の紹介（YouTube）

工学部計数工学科パンフレット（2023年度）

高道 慎之介

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教員紹介

高道 慎之介（たかみち　しんのすけ）
高道 慎之介

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
講師

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部6号館 242号室

[ホームページ]

略歴

2013年3月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士前期課程 修士課程 修了
2016年3月 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士後期課程．博士（工学）取得
2016年4月–2018年4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 特任助教
2018年5月–2023年3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 助教
2023年4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 講師

研究テーマ

音声信号処理や機械学習論的な手法を駆使し音声を認識・理解・合成することで、ヒト・人工知能間の音声コニュニケーションを拡張する。また、音声言語文化の解明と保存のための技術とデータ資源を創出する。

主な論文・著書

Shinnosuke Takamichi, Yuki Saito, Norihiro Takamune, Daichi Kitamura, Hiroshi Saruwatari, “Phase Reconstruction from Amplitude Spectrograms Based on Directional-Statistics Deep Neural Networks,” Signal Processing, Vol. 169, pp. 107368, Apr. 2020.
Yuki Saito, Shinnosuke Takamichi, and Hiroshi Saruwatari, “Statistical Parametric Speech Synthesis Incorporating Generative Adversarial Networks,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 26, No. 1, pp. 84–96, Jan. 2018.

澤山 正貴

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教員紹介

澤山 正貴（さわやま　まさたか）
澤山 正貴

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
特任講師

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部6号館 232号室
Tel: 03-5841-0244

[ホームページ]

略歴

2013年 千葉大学大学院融合科学研究科情報科学専攻 博士後期課程修了 博士（学術）
2013年 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 感覚表現グループ リサーチアソシエイト
2016年 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 感覚表現グループ 研究員
2018年 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 感覚表現グループ 研究主任
2021年 Inria (フランス国立情報学研究所) ポスドク研究員
2022年 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 特任講師

研究テーマ

人間の知覚・認知を計測する心理物理学・脳科学手法と，画像解析・物理ベースレンダリング・光学計測・機械学習などの情報科学手法を組み合わせることで，人間の情報処理メカニズムの解明をめざした研究を行っている．また，人間の知覚・認知研究の知見を利用した情報科学技術手法の開発を行っている．特に，自然物体の質感認識処理といった，多様で複雑な日常環境で機能する人間の情報処理に関する研究に力を入れている．

主な論文・著書

C. Liao, M. Sawayama, and B. Xiao, “Unsupervised learning reveals interpretable latent representations for translucency perception,” PLoS Computational Biology, vol. 19, no. 2, article e1010878, pp. 1-31, 2023.
Y. Lemesle*, M. Sawayama*, G. Valle-Perez, M. Adolphe, H. Sauzéon, and P. Y. Oudeyer, “Language-biased image classification: evaluation based on semantic representations,” Proceedings of International Conference on Learning Representations (ICLR), pp. 1-20, 2022. *equal contribution
M. Sawayama and S. Nishida, “Material and shape perception based on two types of intensity gradient information,” PLoS Computational Biology, vol. 14, no. 4, article e1006061, pp. 1-40, 2018.
M. Sawayama, E. H. Adelson, and S. Nishida, “Visual wetness perception based on image color statistics,” Journal of Vision, vol. 17, no. 5, article 7, pp. 1–24, 2017.
M. Sawayama, S. Nishida, and M. Shinya, “Human perception of sub-resolution fineness of dense textures based on image intensity statistics,” Journal of Vision, vol. 17, no. 4, article 8, pp. 1–18, 2017.
T. Kawabe, T. Fukiage, M. Sawayama, and S. Nishida, “Deformation lamps: a projection technique to make static objects perceptually dynamic,” ACM Transactions on Applied Perception, vol. 13, no. 2, article 10, pp. 1-17, 2016.

システム情報談話会を2023年2月24日にオンラインで開催します

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システム情報談話会

東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻／工学部計数工学科システム情報工学コース　談話会

システム情報学専攻 若手研究者1名による談話会をZoomオンラインで開催します。

  • 日時：2023年2月24日(金) 17:30-18:30

学内外からの参加をひろく募集します。奮ってご参加ください。
学内のメール案内を受領されていない方は、下記Google Formsよりお申し込みください。回答後のページにZoom URLが表示されます。当日16時までにZoom URLをメールでもご案内します。
申込締切は2月22日(水) 17時です。
申込フォーム

講演者： 澤山 正貴　先生 博士（学術）

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 天野研究室 特任講師

題目： 自然物体を認識するヒトの視覚情報処理の機能的理解に向けて

概要： 自然環境に存在する物体は、色、テクスチャ、質感など様々な属性を持っている。ヒトの眼に映る入力画像にはそれらの属性情報が複雑に混在しているが、日常我々は自然物体が持つ属性を適切に認識することができている。こうしたヒトの認識の基礎にある視覚情報処理を検討することは、ヒトの脳機能を理解する上で重要であることに加えて、ヒトの日常的な認知に則した工学的手法の開発に繋がる意義も持つ。
本発表では、自然物体認識における質感認識について発表者がこれまで行った研究について、3つのアプローチに分けて紹介する。具体的には、
1) 物理特性の解析による仮説検証型の検討、
2) 機械学習手法を用いたデータ駆動型の検討、
3) データ駆動型の検討における機械学習の解釈性を深める試み、
について紹介する。


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問い合わせ先：
kenji_kawashima[at]itc.i.u-tokyo.ac.jp

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ROEHM ANDRE

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教員紹介

ROEHM ANDRE（れーむ　あんどれ）
ROEHM ANDRE

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
特任准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部14号館 610号室
Tel: 03-5841-6883

E-mail：roehm ＠ g.ecc.u-tokyo.ac.jp

略歴

2012.10-2014.7 Master of Science in Physics at TU Berlin, Germany
2014.10-2018.11 Dr. rer. nat.(PhD) at TU Berlin, Germany
2018-2019 Postdoctoral Researcher, Institute for Theoretical Physics at TU Berlin, Germany
2019-2021.5 Postdoctoral Researcher, Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems (UIB-CSIC), Palma de Mallorca, Spain
2021.6-2021.10 Project Researcher, Department of Information Physics and Computing, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
2021.11-2022.12 JSPS Postdoctoral Fellowships for Research in Japan
2023.1- Project Associate Professor, Department of Information Physics and Computing, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo

研究テーマ

・Information theory, computational power of complex dynamical systems
・Nonlinear laser dynamics, coupled lasers
・Symmetry-breaking and restoring bifurcations
・Complex amplitude and phase relationships

主な論文・著書

Röhm, D. J. Gauthier, and I. Fischer: Model-free inference of unseen attractors: Reconstructing phase space features from a single noisy trajectory using reservoir computing, Chaos, 31(10), 2021.
F. Stelzer, A. Röhm, R. Vicente, I. Fischer, and S. Yanchuk: Deep neural networks using a single neuron: folded-in-time architecture using feedback-modulated delay loops, Nature Communications, 12(5164), 2021.
Vettelschoss, A. Röhm, and M. Soriano: Information Processing Capacity of a Single-Node Reservoir Computer: An Experimental Evaluation, IEEE Transactions on Neural Networks, 33(6), 2021.
F. Stelzer, A. Röhm, K. Lüdge, and S. Yanchuk: Performance boost of time-delay reservoir computing by non-resonant clock cycle, Neural Network, 124, 2020.
Röhm and K. Lüdge: Reservoir Computing Using Laser Networks, IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, 26(1), 2019.

システム情報談話会を2022年11月25日にオンラインで開催します

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システム情報談話会

東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻／工学部計数工学科システム情報工学コース　談話会

システム情報学専攻 若手研究者1名による談話会をZoomオンラインで開催します。

  • 日時：2022年11月25日(金) 17:30-18:30

学内外からの参加をひろく募集します。奮ってご参加ください。
学内のメール案内を受領されていない方は、下記Google Formsよりお申し込みください。回答後のページにZoom URLが表示されます。当日16時までにZoom URLをメールでもご案内します。
申込締切は11月23日(水) 17時です。
申込フォーム

講演者： 山内 淳矢 先生　博士（工学）

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 助教

題目： マルチロボットシステムの協調と学習による自律化制御

概要： 雑然とした室内や屋外などの構造化されていない環境内でロボットが活動するためには自律性が鍵となる．自律性とは，環境との相互作用を通して外部からの介入なしに目的を達成する能力のことを意味する．発表者はこれまで，複数台のロボットを協調させることで全体としての自律性を向上させる制御に関する研究に取り組んできた．本発表では，発表者がこれまでに取り組んできた動物の群れ・なわばり行動に着想を得たマルチロボットシステムの自律化制御に関する研究を紹介する．具体的には，前半で視覚センサを搭載した移動ロボットの群れにより，対象物の運動を学習し協調的に追尾する制御について紹介する．後半では同様の移動ロボットの群れにより，様々な安全性制約を考慮しながら対象領域を被覆する制御について紹介する．


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問い合わせ先：
kenji_kawashima[at]itc.i.u-tokyo.ac.jp
naomi_suzuki[at]ipc.i.u-tokyo.ac.jp

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数理7-五十嵐

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教員紹介

五十嵐歩美(いがらし　あゆみ)

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部6号館 330号室
Tel: 03-5841-6549 内線 26549
Fax:

E-mail：igarashi＠mist.i.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

2012年3月 筑波大学理工学群社会工学類経営工学専攻 卒業
2014年3月 筑波大学大学院システム情報工学研究科社会システム工学専攻博士前期課程 修了
2018年3月 オックスフォード大学計算機科学科博士課程 修了
2018年4月 日本学術振興会特別研究員(PD)
2020年4月 国立情報学研究所 助教
2022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 准教授

研究テーマ

計算的社会選択理論の研究を行っています。特に、異なる好みを持つ人々に対して、公平かつ効率的な資源配分メカニズムを設計し、その際の計算量も解析しています。この研究は、家事分担や財産分割などの身近な問題から、学生への講義割当などの大規模な割当システムまで広く応用されています。また、様々な投票グループに公平な投票メカニズムの研究も行っています。

主な論文・著書

Nawal Benabbou, Mithun Chakraborty, Ayumi Igarashi, Yair Zick, Finding Fair and Efficient Allocations for Matroid Rank Functions, ACM Transactions on Economics and Computation, 9 (4), pp. 1–41, 2021.

Vittorio Bilo, Ioannis Caragiannis, Michele Flammini, Ayumi Igarashi, Gianpiero Monaco, Dominik Peters, Cosimo Vinci, William S. Zwicker, Almost Envy-free Allocations with Connected Bundles, Games and Economic Behavior, 131, pp. 197–221, 2022.

Haris Aziz, Ioannis Caragiannis, Ayumi Igarashi, and Toby Walsh, Fair Allocation of Combinations of Indivisible Goods and Chores, The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2019, pp. 53–59.

Robert Bredereck, Edith Elkind, and Ayumi Igarashi, Hedonic Diversity Games, The 18th International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), 2019, pp. 565–573.

数理4-松田

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教員紹介

松田 孟留（まつだ　たける）

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部6号館 344号室
Tel: 03-5841-6910 内線26910
Fax:

E-mail：matsuda@mist.i.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

2012年3月 東京大学 工学部 計数工学科 卒業
2014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
2017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 博士課程 修了
2017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 特任助教
2020年6月 理化学研究所 脳神経科学研究センター ユニットリーダー
2022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 准教授

研究テーマ

統計学の理論およびデータ解析への応用を研究しています．数理工学の他分野との接点にも興味があります．
1. 理論統計：データ解析の基礎数理に関する研究
2. 計算統計：データ解析のためのアルゴリズムの開発
3. 統計的モデリング：脳神経科学など諸分野で現れるデータのモデリングと解析

主な論文・著書

Takeru Matsuda and William E. Strawderman. Estimation under matrix quadratic loss and matrix superharmonicity. Biometrika, 109, 503–519, 2022.

Takeru Matsuda, Masatoshi Uehara and Aapo Hyvarinen. Information criteria for non-normalized models. Journal of Machine Learning Research, 22(158):1–33, 2021.

Takeru Matsuda and Yuto Miyatake. Estimation of ordinary differential equation models with discretization error quantification. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 9, 302–331, 2021.

松田 孟留. 競技かるたの決まり字に関する統計的解析. 応用統計学, 49, 1–11, 2020.

Takeru Matsuda and Fumiyasu Komaki. Time series decomposition into oscillation components and phase estimation. Neural Computation, 29, 332–367, 2017.

数理データ科学研究室（数理・情報教育研究センター）

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数理データ科学研究室（数理・情報教育研究センター） 研究室のHomePage→
寒野　善博
寒野　善博
教授		 清　智也
清　智也
教授
荻原　哲平
荻原　哲平
准教授
最適設計の数理
数理最適化に立脚して，工学における設計問題を合理化し高度化する方法論を，
最適設計とよびます．さまざまな最適設計問題の数理モデリングと解法の開発を，
主に行っています．

従属性の統計的モデリング
世の中に現れる多種多様なデータに潜む従属性を記述するための
統計モデルと推測法を開発しています．コピュラ理論，方向統計学，
最適輸送理論，代数統計学などがキーワードです．

確率過程の統計解析
確率過程に対する統計手法，特に最尤法・ベイズ法などのパラメータ推定手法と
その漸近理論を研究しています．また，日本・米国株式市場の高頻度データに
適用する応用研究を行っています．