【論文発表】Kuei-Jan Chu、明石助教、山本教授の研究がChaosに掲載され、Editor’s Pickに選ばれました

2025年9月17日 卒業生のKuei-Jan Chu、明石望洋助教、山本章博教授の研究“Incorporating coupling knowledge into echo state networks for learning spatiotemporally chaotic dynamics”が学術論文誌Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Scienceから出版されました。
本論文は同誌のEditor’s Pickにも選ばれました。

論文リンク
K. J. Chu, N. Akashi, A. Yamamoto, Incorporating Coupling Knowledge into Echo State Networks for Learning Spatiotemporally Chaotic Dynamics, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 35: 093138, 2025. link

【論文発表】Thuy Thi Thanh Phan, 松原 徳秀, 山本教授の研究がJournal of Information Processingに掲載されました

Thuy Thi Thanh Phan, 卒業生の松原徳秀、山本章博教授の研究“An Admissible Role Similarity Measure for Labeled Directed Graphs”が学術論文誌Journal of Information Processingから出版されました。

論文リンク
Phan, T. T. T., Matsubara, N., & Yamamoto, A. (2025). An Admissible Role Similarity Measure for Labeled Directed Graphs. Journal of Information Processing33, 429-444. link

【採択】科研費 基盤研究(A)、基盤研究(B)の研究課題が交付内定されました。

山本章博教授が科研費 基盤研究(A)の研究代表者として、明石望洋助教が科研費 基盤研究(B)の研究代表者として、 それぞれ交付内定され、下記の研究課題を2025年度より開始します。

  • 基盤研究(A): Transformerの演繹推論能力の解明と説明可能なAIへの応用
  • 基盤研究(B): リザバー計算による雑音誘起現象の予測・制御の数理

【論文発表】Siqi Peng、HongyuanYANGと山本章博教授の研究がPlos oneに掲載されました

2024年6月5日、Siqi Peng、Hongyuan YANGと山本章博教授の研究“BERT4FCA: A method for bipartite link prediction using formal concept analysis and BERT. ”が論文誌Plos oneに出版されました。

論文リンク

Peng, S., Yang, H., & Yamamoto, A. (2024). BERT4FCA: A method for bipartite link prediction using formal concept analysis and BERT. Plos one19(6), e0304858.リンク

【論文発表】明石望洋の研究がAdvanced Scienceに掲載されました

2024年4月19日、明石望洋助教の研究”Embedding Bifurcations into Pneumatic Artificial Muscle”が論文誌Advanced Scienceに出版されました。東京大学 情報理工学系研究科, 株式会社ブリヂストンとの共同研究です。

本研究は京都大学と東京大学から共同プレスリリースされました。
京都大学: https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research-news/2024-04-25-1
東京大学: https://www.i.u-tokyo.ac.jp/news/press/2024/202404252413.shtml

論文リンク

N. Akashi, Y. Kuniyoshi, T. Jo, M. Nishida, R. Sakurai, Y. Wakao, K. Nakajima, Embedding Bifurcations into Pneumatic Artificial Muscle. Adv. Sci. 2024, 2304402. https://doi.org/10.1002/advs.202304402