顧問のご紹介




鈴木良郎
東京工業大学 工学院 
助教 博士(工学)
学歴・経歴:
2009/03 東京工業大学工学部機械宇宙学科 修了
2010/09 東京工業大学大学院理工学研究科機械物理工学専攻修士課程 修了
(副専門:東京工業大学大学院 イノベーションマネジメント研究科 技術経営専攻)
2011/01-05 Department of Mechanical and Aerospace Engineering at the University of Florida, Short-term scholar
2012/03 東京工業大学大学院理工学研究科機械物理工学専攻博士後期課程 修了
博士論文「抵抗加熱利用の電気抵抗変化法による複合材製航空機の全域損傷モニタリング」
2012/04-現在  助教・東京工業大学大学院理工学研究科機械物理工学専攻 轟,水谷研究室

学位:
工学博士(東京工業大学)

所属学協会:
  日本機械学会
  日本計算工学会

研究テーマ:
2008-現在  材料力学
2013-現在  数値シミュレーション
2015-現在  人工知能
2015-現在  機械学習

論文:

Yoshiro Suzuki, Ayaka Suzuki*, Shun Nakamura, Toshiko Ishikawa, Akira Kinoshita,
Machine learning model estimating number of COVID-19 infection cases over coming 24 days in every province of South Korea (XGBoost and MultiOutputRegressor),
medrxiv,
2020,

Ayaka Suzuki, Yoshiro Suzuki *,
Deep learning achieves perfect anomaly detection on 108,308 retinal images including unlearned diseases,
arXiv
2001.05859, 2020

中村 俊, 上野 真治, 伊藤 逸毅, 鈴木良郎,
患者のOCT画像を入力とするCNNを用いた注射後の視力推定精度の検証,
医用画像情報学会雑誌,
2001/10,

国内発表:

鈴木良郎.
機械工学の諸問題へのディープラーニングの適用,
第35回関東CAE懇話会,
2019/09

鈴木良郎.
ディープラーニングの機械工学分野への適用,
日本機械学会 計算力学部門 設計情報駆動研究会,
2019/07

中村 俊, 鈴木良郎, 轟 章, 水谷義弘.
クラスタリングを用いた湾曲繊維CFRPの最適繊維配向モデルの探索手法の提案,
日本機械学会 第31回計算力学講演会(CMD2018), 計算力学講演会講演論文集, 一般社団法人日本機械学会,
2018/11

菱谷 悠介, 鈴木 良郎, 轟 章, 松崎 亮介.
曲線状に繊維配置された複合材における繊維配置の深層学習を用いた最適化,
第56回飛行機シンポジウム,
2018/11

高橋佑亮, 鈴木良郎, 轟章, 水谷義弘.
構造最適化問題に対するディープラーニングの適用,
日本機械学会 第31回計算力学講演会(CMD2018),
2018/11

西田 猛哲, 鈴木良郎, 轟 章, 水谷 義弘.
ディープラーニングを用いたマルチスケール定常熱伝導解析,
日本機械学会 第31回計算力学講演会(CMD2018), 計算力学講演会講演論文集, 一般社団法人日本機械学会,
2018/11

上野 真治, 鈴木良郎, 中村 俊, 伊藤 逸毅, 井岡 大樹, 小南 太郎, 佐用 旭, 小森 汐里, 寺﨑 浩子.
網膜静脈分岐閉塞に伴う黄斑浮腫に対する抗VEGF薬投与後の視力を推定するDNNの開発,
第72回日本臨床眼科学会,
2018/09

中村 俊, 鈴木良郎, 上野真治, 伊藤逸毅.
マルチモーダル学習を用いたBRVO患者の治療後の視力推定,
医用画像情報学会 平成30年度秋季(第182回)大会,
2018/09

受賞:

鈴木良郎 東京工業大学.
工学院共通経費による顕彰及び研究助成 受賞(助教インセンティブ研究費),
ディープラーニングによる構造最適化:人工知能技術による構造設計の可能性検証,
2017

鈴木良郎 東京工業大学.
工学院若手奨励賞,
脳の聴覚情報処理を模倣して超音波波形から損傷情報を抽出する人工知能技術,
2018




田口善弘
中央大学 理工学部
物理学科 教授 理学博士
経歴:
1988/04-1997/03 東京工業大学理学部物理学科助手
1989/10-1990/09 ドイツ連邦共和国 Forschungszentrum Juelich GmbH 研究員
1997/04-2006/03 中央大学理工学部助教授
2006/04-現在 中央大学理工学部教授
2009/03/15-2010/03/15  欧州バイオインフォマティクス研究所訪問教授

学歴:
1984/03  卒業東京工業大学理学部応用物理学科
1986/03  修了東京工業大学理工学研究科物理学専攻博士前期
1988/03  修了東京工業大学理工学研究科物理学専攻博士後期

学位:
理学博士(東京工業大学)

所属学協会:
1984/04-  日本物理学会
2006/01-  日本バイオインフォマティクス学会
2006/01-  情報処理学会

研究テーマ:
2012/04-2015/03  MiRaGE法を用いたmicroRNA標的特異的なエピジェネティックマーカーの研究
2012/04-2015/03  生物多様性・活性指標を用いた土壌病害抑止
2012/04- 現在  疾病特異的なバイオマーカーとしてのmiRNAの探索
2013/04-2015/03  Famsを用いたタンパク質機能予測に基づくdrug discovery
2014/04- 現在  主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択
2017/04- 現在  テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択

著書:

Y-h. Taguchi, Unsupervised Feature Extraction applied to bioinformatics, Springer International, (2020)
田口善弘 生命はデジタルでできている(ブルーバックス 2019年)
田口善弘 砂時計の七不思議(中公新書 1995年)

論文:

Y-h. Taguchi, Turki Turki,
Mathematical formulation and application of kernel tensor decomposition based unsupervised feature extraction,
Knowledge-Based Systems,
Volume 217,2021年,106834,

Y. -H. Taguchi and T. Turki,
“Application of Tensor Decomposition to Gene Expression of Infection of Mouse Hepatitis Virus Can Identify Critical Human Genes and Effective Drugs for SARS-CoV-2 Infection,”
in IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,
vol. 15, no. 3, pp. 746-758, 2021年

研究発表:

田口善弘 ,
テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法用いたデータサイエンス,
AI・人工知能EXPO春アカデミックフォーラム,
2021/04/28,

Y-h. Taguchi, Turki Turki ,
In silico drug discovery for COVID-19 using gene expression profiles of mouse infected by MHV and those of human cell lines infected by SARS-CoV-2
7th Annual Congress of the European Society for Translational Medicine on Covid-19
2020/09/21,

   
※詳細については田口顧問の研究室サイトをご参照ください。