濱上 知樹 (ハマガミ トモキ)

HAMAGAMI Tomoki

所属組織

大学院工学研究院 知的構造の創生部門

職名

教授

生年

1966年

研究キーワード

マルチエージェント、自律分散システム、福祉支援システム、分散知能システム

メールアドレス

メールアドレス

関連SDGs




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学歴 【 表示 / 非表示

  •  
    -
    1999年

    千葉大学   自然科学研究科   生産科学   修了

  •  
    -
    1988年

    千葉大学   工学部   電気工   卒業

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学) - 千葉大学

学内所属歴 【 表示 / 非表示

  • 2008年10月
    -
    現在

    専任   横浜国立大学   大学院工学研究院   知的構造の創生部門   教授  

  • 2007年4月
    -
    2008年9月

    専任   横浜国立大学   大学院工学研究院   知的構造の創生部門   准教授  

  • 2004年4月
    -
    2007年3月

    専任   横浜国立大学   大学院工学研究院   知的構造の創生部門   助教授  

  • 2023年4月
    -
    現在

    併任   横浜国立大学   情報戦略推進機構   情報基盤センター   センター長  

  • 2021年4月
    -
    現在

    併任   横浜国立大学   大学院先進実践学環   教授  

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学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 2001年1月
    -
    2004年3月

      千葉大学   大学院自然科学研究科   助手

  • 1988年4月
    -
    2000年12月

      セコム(株)IS研究所   研究員

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 2001年
    -
    現在
     

    電気学会

  •  
     
     
     

    電子情報通信学会

  •  
     
     
     

    IEEE

  •  
     
     
     

    情報処理学会

  •  
     
     
     

    計測自動制御学会

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 知能情報学

  • ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 制御、システム工学

  • 情報通信 / 情報学基礎論  / 計算機科学

 

著書 【 表示 / 非表示

  • 機械学習の可能性

    浮田 浩行, 濱上 知樹, 藤吉 弘亘, 大町 真一郎 , 戸田 智基, 岩崎 敦, 小林 泰介, 鈴木 亮太, 木村 雄喜, 橋本 大樹, 玉垣 勇樹, 水谷 麻紀子, 永田 毅, 木村 光成, 李 晃伸, 川嶋 宏彰( 担当: 単著)

    コロナ社  2023年  ( ISBN:9784339033854

    CiNii

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  • 機械学習の可能性 (計測・制御セレクションシリーズ 5)

    濱上知樹( 担当: 共著)

    コロナ社  2022年12月 

    Amazon

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  • 機械学習・ディープラーニングによる“異常検知”技術と活用事例集

    濱上知樹( 担当: 共著)

    技術情報協会  2022年12月 

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    総ページ数:560   記述言語:日本語 著書種別:学術書

  • [共同研究]歴史資料デジタルアーカイブデータを用いた知的構造の創生に関する研究 : 小袖屏風を対象として

    濱上 知樹, 澤田 和人( 担当: 単著)

    人間文化研究機構国立歴史民俗博物館  2020年3月 

    CiNii

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    記述言語:日本語 著書種別:学術書

  • 機械学習のサービス指向システムへの応用

    濵上知樹( 担当: 共著)

    電気学会  2016年5月 

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    担当ページ:13   記述言語:日本語 著書種別:学術書

    「サービス指向システムの最適化・効率化のための機械学習技術協同研究委員会」委員として,3報告(13ページ)を執筆した。

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論文 【 表示 / 非表示

  • Ordinal Regression Based on the Distributional Distance for Tabular Data

    Tajima Yoshiyuki, Hamagami Tomoki

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E106D ( 3 )   357 - 364   2023年3月  [査読有り]

    DOI Web of Science CiNii Research

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:一般社団法人 電子情報通信学会   共著  

    <p>Ordinal regression is used to classify instances by considering ordinal relation between labels. Existing methods tend to decrease the accuracy when they adhere to the preservation of the ordinal relation. Therefore, we propose a distributional knowledge-based network (DK-net) that considers ordinal relation while maintaining high accuracy. DK-net focuses on image datasets. However, in industrial applications, one can find not only image data but also tabular data. In this study, we propose DK-neural oblivious decision ensemble (NODE), an improved version of DK-net for tabular data. DK-NODE uses NODE for feature extraction. In addition, we propose a method for adjusting the parameter that controls the degree of compliance with the ordinal relation. We experimented with three datasets: WineQuality, Abalone, and Eucalyptus dataset. The experiments showed that the proposed method achieved high accuracy and small MAE on three datasets. Notably, the proposed method had the smallest average MAE on all datasets.</p>

  • A New XGBoost Inference with Boundary Conditions in Real Estate Price Prediction

    Iwai Koichi, Hamagami Tomoki

    IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING   17 ( 11 )   1613 - 1619   2022年7月  [査読有り]

    DOI Web of Science

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   共著  

  • Reinforcement Learning for POMDP Environments Using State Representation with Reservoir Computing

    Yamashita Kodai, Hamagami Tomoki

    JOURNAL OF ADVANCED COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND INTELLIGENT INFORMATICS   26 ( 4 )   562 - 569   2022年7月  [査読有り]

    DOI Web of Science CiNii Research

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:富士技術出版株式会社   共著  

    <p>One of the challenges in reinforcement learning is regarding the partially observable Markov decision process (POMDP). In this case, an agent cannot observe the true state of the environment and perceive different states to be the same. Our proposed method uses the agent’s time-series information to deal with this imperfect perception problem. In particular, the proposed method uses reservoir computing to transform the time-series of observation information into a non-linear state. A typical model of reservoir computing, the echo state network (ESN), transforms raw observations into reservoir states. The proposed method is named dual ESNs reinforcement learning, which uses two ESNs specialized for observation and action information. The experimental results show the effectiveness of the proposed method in environments where imperfect perception problems occur.</p>

  • 位相相関とCNNによる移動推定とSuperpixelsを用いた物体の形状変形に対応可能なオプティカルフロー推定

    大石 修也, 濱上 知樹

    電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌)   142 ( 1 )   100 - 107   2022年1月  [査読有り]

    DOI CiNii Research

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:一般社団法人 電気学会   共著  

    <p>There are roughly two methods for estimating optical flow. One is the gradient method and the other is the block matching method. Each method has a few problems. In the gradient method, it is difficult to estimate optical flow when images include a noise and the difference in brightness between adjacent pixels is small. In the block matching method, an accuracy depends on the block division method and it isn't able to deal with a non-rigid body. Therefore, it is difficult to estimate the optical flow in a video that is easily affected by noise and exists deforming objects such as medical images. For each of these problems, we propose a method for estimating optical flow that is robust especially for object deformation while concerning a noise. The proposed method is based on the block matching method and has two improvements. One is to use Superpixels for block division. The other is to use the phase correlation for displacement estimation. Furthermore, we extend it by deep learning to be robust for a complicated change. The experimental results show the proposed method was robust to the object deforming in the medical image dataset.</p>

  • 車速追従制御のための強化学習における転移可能な方策の学習手法

    夏 有輝也, 濱上 知樹, 菅家 正康, 吉田 健人, 庭川 誠

    電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌)   141 ( 12 )   1492 - 1499   2021年12月  [査読有り]

    DOI CiNii Research

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:一般社団法人 電気学会   共著  

    <p>We propose the control system for driving robot using Hierarchical Reinforcement Learning. Driving Robots are playing an active role in test driving for evaluating fuel consumption and exhaust gas of automobiles. We can consider Reinforcement Learning as one of the control methods for driving robot. The control system using Reinforcement Learning has the advantage that there is no need to adjust parameters manually. However, Reinforcement Learning suffer from poor sample efficiency because it requires a lot of trials. In this research, we propose the control system for driving robot using the algorithm for learning hierarchical policy. Moreover, we introduce State Abstraction in Hierarchical Reinforcement Learning. By using abstract state, each low-level policy specialize in distinct behavior. The advantage of this method is that we can improve the sample efficiency by transferring low-level policies learned using multiple vehicles. The experimental result shows that the proposed method improve the sample efficiency in vehicle velocity tracking task.</p>

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総説・解説記事等 【 表示 / 非表示

  • 人工知能(AI)の生殖補助医療への応用―精子探索・選別支援システムの開発

    湯村 寧, 竹島 徹平, 黒田 晋之介, 山本 みずき, 佐々木 勇人,濱上 知樹

    臨床婦人科産科   74 ( 5 )   505 - 510   2020年5月

    DOI

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   単著  

  • AIによる生殖補助医療 -—精子選別・評価支援システム—

    湯村 寧, 竹島 徹平, 黒田 晋之介, 山本 みずき, 佐々木 勇人,濱上 知樹

    産婦人科の実際   69 ( 5 )   489 - 493   2020年5月

    DOI

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    担当区分:最終著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   単著  

  • 人工知能(AI)補助による精子選別支援システムの開発

    黒田 晋之介, 竹島 徹平, 山本 みずき , 湯村 寧, 佐々木 勇人, 濱上 知樹

    産婦人科の実際   68 ( 6 )   637 - 644   2019年6月

    DOI

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    担当区分:最終著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   単著  

  • 機械学習の観点から ‐ ディープ・ラーニングとIoTの現状と期待

    電気学会誌   138 ( 5 )   280 - 283   2018年5月

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

    機械学習の観点から ‐ ディープ・ラーニングとIoTの現状と期待”,電気学会誌,Vol.138, No. 5, 280-283 , 2018.5. https://doi.org/10.1541/ieejjournal.138.280

  • 深層学習による小袖屏風画像の特徴分析

    濱上知樹, 澤田和人

    人工知能学会誌   32 ( 3 )   408 - 413   2017年4月

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)   共著  

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受賞 【 表示 / 非表示

  • IEEJ フェロー

    2023年03月   電気学会   知能システム技術分野に関する研究ならびに学会活動  

    受賞者:濱上知樹

  • 情報処理学会論文誌ジャーナル特選論文賞

    2021年01月   一般社団法人 情報処理学会   「ケアプラン作成支援システムのための非負値行列因子分解に基づく特徴語補完」  

    受賞者:濱上知樹, 兵頭幸起

  • 情報処理学会 FIT2019船井ベストペーパー賞

    2019年09月   情報処理学会   ケアプラン作成支援システムのための 非負値行列因子分解に基づく特徴語補完  

    受賞者:兵頭 幸起(横国大), 寺尾 勇一, 林 慧子, 佐野 貴洋, 竹林 奈々子(リゾートトラスト(株)), 濱上 知樹(横国大)

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    情報処理学会と電子情報通信学会情報・システムソサイエティ合同の会議「情報科学技術フォーラム(FIT)」において船井情報科学振興財団から贈呈される賞。 第18回情報科学技術フォーラム(2019年9月3日~5日)岡山大学津島キャンパスにて開催

  • 第17回情報科学技術フォーラムFIT奨励賞(論文賞)

    2018年09月   FIT運営委員会   ケアプラン作成支援システムのためのトピックモデルに基づく特徴空間の対応付け  

    受賞者:兵頭幸起,濱上知樹,伊藤 豪,石原憲之,寺尾勇一,林 慧子,佐野貴洋,竹林奈々子

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    兵頭幸起,濱上知樹,伊藤 豪,石原憲之,寺尾勇一,林 慧子,佐野貴洋,竹林奈々子, “ケアプラン作成支援システムのためのトピックモデルに基づく特徴空間の対応付け”,第17回情報科学技術フォーラムFIT奨励賞(論文賞), 2018年9月21日 

  • 電気学会C部門貢献賞

    2006年    

科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • システム知の循環にもとづく需要可能な知能システムの創生

    2019年4月 - 2022年3月

    科学研究費補助金  基盤研究(B)

    代表者:濱上知樹

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    資金種別:競争的資金

  • 派生システム開発の品質変化を予測する複雑ネットワーク指標に基づくメトリクスの開発

    2017年4月 - 2020年3月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

    代表者:濱上知樹

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    資金種別:競争的資金

  • 知的System of Systemsを指向する高度分散知能基盤の創生

    2013年4月 - 2017年3月

    科学研究費補助金  基盤研究(B)

    代表者:濱上知樹

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    資金種別:競争的資金

  • 知的社会構造を実現する高度分散知能システム基盤の開発

    2010年4月 - 2013年3月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

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    資金種別:競争的資金

研究発表 【 表示 / 非表示

  • 人工知能による医療支援研究知的医療サービスの社会実装にむけて

    濱上 知樹

    SMICT2017-2 パネル講演  横浜国立大学 未来情報通信医療社会基盤センター,

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    開催年月日: 2017年12月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:横浜国立大学情報文化センター  

  • ディープラーニングとIoT 現状と期待 機械学習の観点から,

    濱上知樹

    電気学会先端技術セミナー  電気学会

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    開催年月日: 2017年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:神戸大学  

共同研究希望テーマ 【 表示 / 非表示

  • 大量の文書データからの知識抽出,メタ検索によるサービスの知能化

  • 医療分野における異常発見,特徴抽出,データマイニング

  • 様々な生産現場における人工知能,機械学習を用いた異常検知(画像,動画像,時系列情報)異常予兆

共同・受託研究情報 【 表示 / 非表示

  • 産学官連携イノベーション創出事業(独創的革新技術開発研究提案)

    出資金による受託研究  

    研究期間: 2002年  -  2003年 

 

担当授業科目(学内) 【 表示 / 非表示

  • 2023年度   知能システム論

    大学院先進実践学環

  • 2023年度   システム設計実習

    大学院理工学府

  • 2023年度   医工学融合研究

    大学院理工学府

  • 2023年度   先端情報システムⅡ-F

    大学院理工学府

  • 2023年度   先端情報システムⅡ-S

    大学院理工学府

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教育活動に関する受賞 【 表示 / 非表示

  • Presentation award

    2023年09月07日   FAN2023  

    受賞者(グループ): Mengyu Wang

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    Discrimination of Ovarian Cancer Subtypes Using Vision Transformer in Multi-modality MRI Images

  • 池原健矢 技術委員会奨励賞

    2019年   電気学会 電子情報システム部門  

    受賞者(グループ): 池原健矢

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    SVMを用いた優良個体存在領域の予測による差分進化 http://denki.iee.jp/eiss/wp-content/uploads/eiss/award/award_H30.pdf

  • 島田直哉 技術委員会奨励賞

    2018年   電気学会 電子情報システム部門  

    受賞者(グループ): 島田直哉

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    LSTM を用いた多次元時系列データからの事象予測 http://denki.iee.jp/eiss/wp-content/uploads/eiss/award/award_H30.pdf

その他教育活動及び特記事項 【 表示 / 非表示

  • 2023年03月
     
     
    情報処理学会全国大会 第85回全国大会 学生奨励賞   (学生の学会賞等の受賞実績)

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    受賞者:須崎健、須田匠 指導教員:濱上知樹 教授 授与者:一般社団法人情報処理学会 受賞日:2023(R5)年3月3日

  • 2023年03月
     
     
    第31回インテリジェント・システム・シンポジウム プレゼンテーション賞   (学生の学会賞等の受賞実績)

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    受賞者:Mengyu Wang(横浜国立大学理工学府数物・電子情報系理工学専攻・博士課程前期2年) 指導教員:濱上知樹 教授 授与者:第31回インテリジェント・システム・シンポジウム実行委員長 受賞題目:「Discrimination of Ovarian Cancer Subtypes Using Vision Transformer in Multi-modality MRI Images」 受賞日:2023(R5)年9月7日 URL:https://sites.google.com/view/fan2023/

  • 2022年03月
     
     
    情報処理学会全国大会 学生奨励賞   (学生の学会賞等の受賞実績)

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    受賞者:星生大輔(横浜国立大学理工学部 学部4年生) 指導教員:濱上知樹 教授 受賞論文:「BERTを用いた表形式文書の会話型検索」 授与者:一般社団法人情報処理学会 受賞日:2022(R3)年3月5日 その他:情報処理学会第84回全国大会

  • 2022年01月
     
     
    電気学会 電子・情報・システム部門 技術委員会奨励賞   (学生の学会賞等の受賞実績)

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    受賞者:岩井康一(横浜国立大学大学院理工学府 博士課程後期3年) 指導教員:濱上知樹 教授 受賞論文:「インスタンスの相互作用を用いたXGBoostによる不動産価格推定」 授与者:一般社団法人電気学会 電子・情報・システム部門 受賞日:2022(R4)年1月28日 その他:2021年電子・情報・システム部門 システム研究会

  • 2021年09月
     
     
    電気学会優秀論文発表賞A(IEEJ Excellent Presentation Award)   (学生の学会賞等の受賞実績)

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    受賞者:山下廣大(横浜国立大学大学院理工学府 博士課程前期2年) 指導教員:濱上知樹 教授 受賞論文:「エキスパート群から方策推定を行う敵対的逆強化学習」 授与者:電気学会 受賞年月:2021(R3)年9月16日

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 電気学会システム技術委員会

    2017年04月 - 現在  副委員長

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    委員区分:学協会 

社会活動(公開講座等) 【 表示 / 非表示

  • 男性不妊治療の精子評価にAI支援システム 横浜国立大学、横浜市立大学が開発

    役割:取材協力, 情報提供

    医療新聞社  医療新聞デジタル  2021年6月

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    対象: 大学生, 大学院生, 教育関係者, 研究者, 社会人・一般, 学術団体, 企業, 行政機関, メディア

    種別:新聞・雑誌

  • 「待ち時間の短縮、医療事務の効率化を目指すAI搭載型の問診システムを開発」

    役割:取材協力, 情報提供, 企画, 調査担当

    NEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)  実用化ドキュメント  2019年10月

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    対象: 大学生, 大学院生, 教育関係者, 研究者, 社会人・一般, 学術団体, 企業, 行政機関, メディア, その他

    種別:新聞・雑誌

    研究分野:バイオ・医療「次世代人工知能・ロボット中核技術開発/次世代人工知能技術分野」
    「AIによる問診サポートシステム」を開発
    研究機関:ARアドバンストテクノロジ株式会社、横浜国立大学
    取材:2019年10月
    https://www.nedo.go.jp/hyoukabu/articles/202004ari/index.html#breakthrough

  • 精子発見、AIが手助け 不妊治療、人力作業の負担軽減

    役割:取材協力

    2018年4月

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    対象: 社会人・一般

    種別:新聞・雑誌

    「精子発見、AIが手助け 不妊治療、人力作業の負担軽減」2018/4/16 朝日新聞デジタル
    https://www.asahi.com/articles/ASL4D4CT5L4DPLBJ001.html
    同 朝日新聞全国紙朝刊

メディア報道 【 表示 / 非表示