経歴

【学歴】
2008年3月東北大学 理学部 物理学科 卒業
2010年3月北海道大学 大学院理学院 宇宙理学専攻 修士課程修了
2013年3月東京大学 大学院総合文化研究科 広域科学専攻 修士課程修了
2016年4月東京大学 大学院総合文化研究科 広域科学専攻 博士課程修了



【職歴】
2016年4月-2019年3月 東京大学・大学院新領域創成科学研究科特任研究員
   岡田真人研究室でデータ駆動科学に関する研究に従事
2019年4月- 統計数理研究所・統計的機械学習研究センター特任助教
   福水健次研究室で統計的機械学習に関する研究に従事
【教育歴】
2020年4月-2020年7月  筑波大学 非常勤講師
   「数理科学1(微分・積分学)」
2019年9月-2020年1月 成城大学 非常勤講師
   「データサイエンス応用」,「データサイエンス・アドバンスド・プログラム」

論文・学会発表

原著論文(査読付き)
10. Yoh-ichi Mototake, Hitoshi Izuno, Kenji Nagata, Masahiko Demura, Masato Okada, "A universal Bayesian inference framework for complicated creep constitutive equations", Scientific Reports, 2020. (in press)
 
9. Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, Yoh-ichi Mototake, Hayaru Shouno, Masato Okada, Kenji Nagata, "Development of spectral decomposition based on Bayesian information criterion with estimation of confidence interval", Science and Technology of Advanced Materials, 2020. (in press)
 
8. Hitoshi Izuno, Masahiko Demura, Masaaki Tabuchi, Yoh-ichi Mototake, Masato Okada, "Data-based selection of creep constitutive models for high-Cr heat-resistant steel", Science and Technology of Advanced Materials, 21(1), 219-228, 2020.
 
7. Takayuki Niizato, Kotaro Sakamoto, Yoh-ichi Mototake, Hisashi Murakami, Takenori Tomaru, Tomotaro Hoshika, Toshiki Fukushima, "Finding continuity and discontinuity in fish schools via integrated information theory", PLoS ONE 15(2): e0229573, 2020.
 
6. 松平京介, 永田賢二, 本武陽一 and 岡田真人.“レプリカ交換モンテカルロ法を用いたMixture of Experts モデルにおけるベイズ推論”, 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS),2019-MPS-122(2),1-6, 2019.
 
5. Kenji Nagata, Yoh-ichi Mototake, Rei Muraoka, Takehiko Sasaki, and Masato Okada, “Bayesian Spectral Deconvolution Based on Poisson Distribution: Bayesian Measurement and Virtual Measurement Analytics (VMA)”, Journal of the Physical Society of Japan, 88(4), 044003, 2019.
 
4. Yoh-ichi Mototake, Masaichiro Mizumaki, Ichiro Akai, Masato Okada, “Bayesian Hamiltonian Selection in X-ray Photoelectron Spectroscopy”, Journal of the Physical Society of Japan, 88(3), 034004, 2019.
 
3. Yoh-ichi Mototake, Yasuhiko Igarashi, Hikaru Takenaka, Kenji Nagata, Masato Okada, “Spectral deconvolution through bayesian LARS-OLS”, Journal of the Physical Society of Japan, 87(11), 114004, 2018.
 
2. Takashi Ikegami, Yoh-ichi Mototake, Shintaro Kobori, Mizuki Oka, Yasuhiro Hashimoto, “Life as an emergent phenomenon: Studies from a large-scale boid simulation and web data”, Philosophical Transactions of The Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences, 375, 20160351, 2109, 2017.
 
1. 本武陽一, 福田玄明, and 植田一博. "人とエージェント間での内集団関係形成." 人工知能学会論文誌 31.6 (2016): AI30-J_1-10., DOI:10.1527/tjsai.AI30-J

国際学会(査読付き)
10.Takayuki Niizato, Kotaro Sakamoto, Yoh-Ichi Mototake, Hisashi Murakami, Yuta Nishiyama, Toshiki Fukushima, "Heap Paradox in Fish Schools", SWARM2019 2019.
 
9. Yoh-ichi Mototake, "Conservation Law Estimation by Extracting the Symmetry of a Dynamical System Using a DNN", NeurIPS2019 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences(ML4PS) 2019.
 
8. Kenji Fukumizu, Shoichiro Yamaguch, Yoh-ichi Mototake, Mirai Tanaka, "Semi-flat minima and saddle points by embedding neural networks to overparameterization", Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2019.
 
7. Yoh-ichi Mototake, Hitoshi Izuno, Kenji Nagata, Masahiko Demura, Masato Okada, Universal Framework of Bayesian Creep Model Selection for Steel, Materials Research Meeting 2019 December 10-14, 2019, Yokohama, Japan.
 
6. Yoh-ichi Mototake, Hitoshi Izuno, Kenji Nagata, Masahiko Demura, Masato Okada, Universal Framework of Bayesian Creep Model Selection for Steel, nternational Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences , ICCES 2019 Volume 22 No 2,pp.129-130,2019.
 
5. Junya Sakurai, Junya Inoue, Masahiko Demura, Yoichi Mototake, Masato Okada, Masayoshi Yamazaki, Descriptor Extraction on Inherent Creep Strength of Carbon Steels by Exhaustive Search, International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences , ICCES 2019 Volume 22 No 2,pp.128-128,2019.
 
4. Hitoshi Izuno, Masahiko Demura, Masaaki Tabuchi, Yohichi Mototake, Masato Okada. Creep Model Selection for Grade 91 Steel Using Data Scientific Method, International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences , ICCES 2019 Volume 22 No 2,pp.121-121,2019.
 
3. Norihiro Maruyama, Yasuhiro Hashimoto, Yhoichi Mototake, Daichi Saito, Takashi Ikegami: Revisiting Classification of Large Scale Flocking. The 2nd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, Oita, Japan; 10/2017.
 
2. Yhoichi Mototake, Takashi Ikegami: A Simulation Study of Large Scale Swarms. SWARM 2015, Kyoto, Japan; 10/2015.
 
1. Yhoichi Mototake, Takashi Ikegami: The dynamics of deep neural networks. the Twentieth International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan; 01/2015.

arxiv
Yoh-ichi Mototake, "Interpretable Conservation Law Estimation by Deriving the Symmetries of Dynamics from Trained Deep Neural Networks", https://arxiv.org/abs/2001.00111.
 

解説記事

本武陽一,庄野逸,田村弘,岡田真人,脳情報科学が拓くAIとICT:2.脳情報科学と人工知能 -ネオコグニトロンからDeep Learningへ-,情報処理,59(1), pp.42-47, (2017)

招待講演


第2回日米独先端科学(JAGFoS)シンポジウム(2019/9 京都)
 
The 4th Workshop on Self-Organization and Robustness of Evolving Many-Body Systems (2019/3 東京)
 
第2回教育・コミュニケーションロボット研究開発シンポジウム(2018/2/24 東京工芸大学厚木キャンパス)
 
2017年日本金属学会秋期講演大会MIセッション(2017/9/6 北海道大学)(共同講演者)
 
神経回路学会時限研究会「ニューラルネットの温故知新」(2016/9/26, 27,電気通信大学)
 
第11回全脳アーキテクチャ勉強会(2015/8/26 リクルートGINZA8ビル)

受賞歴


SWARM2019: The 3rd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, Best Paper Award Finalists, Takayuki Niizato, Kotaro Sakamoto, Yoh-Ichi Mototake, Hisashi Murakami, Yuta Nishiyama, Toshiki Fukushima (2019)
 
東京理科大学・脳学際研究部門第1回公開シンポジウム 最優秀発表賞(2017)
 
日本人工知能学会全国大会 2016 Annual Conference Award(2016)
 
SWARM 2015: The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, Best Student Paper Award Finalists(2015)

競争的資金等

新学術領域研究(研究領域提案型)(No.20H04648)研究代表
「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」
期間:2020-04-01 2022-03-31
 
統計数理研究所共同利用(一般研究2)(No.2020-ISMCRP-2069)
「TDAによる強磁性体磁区パターン形成過程の分析」
期間:2020-04-01 2021-03-31
 
統計数理研究所共同利用(一般研究2)(No.2020-ISMCRP-2070)
「代数幾何的学習理論の物理データ分析への応用手法の検討」
期間:2020-04-01 2021-03-31

連絡先

所属:統計数理研究所 統計的機械学習研究センター(福水研究室)
住所:東京都立川市緑町 10-3 A605号室
電話:050-5533-8556(直通)
E-mail:mototake-at-ism.ac.jp