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論文
| 1. | Procedure to reveal the mechanism of pattern formation process by topological data analysis
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Masaichiro Mizumaki, Kazue Kudo, Kenji Fukumizu Physica D: Nonlinear Phenomena 470巻134359頁 2024年12月 
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|---|---|
| 2. | Autoregressive with Slack Time Series Model for Forecasting a Partially-Observed Dynamical Time Series
（査読有り）
A. Okuno, Y. Morishita, Y. Mototake IEEE Access 2024年2月
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| 3. | Search for high-creep-strength welding conditions considering HAZ shape factors for 2 1/4Cr-1Mo steel
（査読有り）
Hitoshi IZUNO, Masahiko Demura, Masayoshi Yamazaki, Satoshi Minamoto, Junya Sakurai, Kenji Nagata, Yoh-ichi Mototake, Daisuke Abe, Keisuke Torigata Welding in the World 2024年2月 |
| 4. | Revealing the Mechanism of Large-scale Gradient Systems Using a Neural Reduced Potential
（査読有り）
Shunya Tsuji, Ryo Murakami, Hayaru Shouno, Yoh-ichi Mototake NeurIPS 2023 Workshop: Machine Learning and the Physical Sciences 2023年12月 |
| 5. | Extracting Nonlinear Symmetries From Trained Neural Networks on Dynamics Data
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake NeurIPS 2023 Workshop: AI for Science from Theory to Practice 2023年12月 |
| 6. | Quantification of Galaxy Distribution with Topological Data Analysis and Detection of the Baryon Acoustic Oscillation
（査読有り）
Tsutomu T. Takeuchi, Kai T. Kono, Suchetha Cooray, Atsushi J. Nishizawa, Koya Murakami, Hai-Xia Ma, Yoh-Ichi Mototake Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics 71巻2号159-187頁 2023年12月 |
| 7. | Quantifying physical insights cooperatively with exhaustive search for Bayesian spectroscopy of X-ray photoelectron spectra
（査読有り）
Hiroyuki Kumazoe, Kazunori Iwamitsu, Masaki Imamura, Kazutoshi Takahashi, Yoh-ichi Mototake, Masato Okada, Ichiro Akai Scientific Reports 13巻1号 2023年8月
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| 8. | Quantitative prediction of fracture toughness (<i>K</i><sub>I<i>c</i></sub>) of polymer by fractography using deep neural networks
（査読有り）
Y. Mototake, K. Ito, M. Demura Science and Technology of Advanced Materials: Methods 2巻1号310-321頁 2022年9月
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| 9. | Interpretable conservation law estimation by deriving the symmetries of dynamics from trained deep neural networks
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake Physical Review E 103巻033303-頁 2021年3月 |
| 10. | Comparison of neuronal responses in primate inferior-temporal cortex and feed-forward deep neural network model with regard to information processing of faces
（査読有り）
Narihisa Matsumoto, Yoh-ichi Mototake, Kenji Kawano, Masato Okada, Yasuko Sugase-Miyamoto Journal of Computational Neuroscience 2021年2月
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| 11. | Free Energy Estimation of Metastable Structures of Block Copolymers using Topological Data Analysis
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Sadato Yamanaka, Takeshi Aoyagi, Takaaki Ohnishi, Kenji Fukumizu Journal of Computer Chemistry Japan 19巻4号169-171頁 2021年 |
| 12. | 位相的データ分析法による材料構造形成過程の分析
（査読有り）
本武陽一, 水牧仁一朗, 工藤和恵, 福水健次 スマートプロセス学会誌 10巻3号108-119頁 2021年
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| 13. | A universal Bayesian inference framework for complicated creep constitutive equations
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Hitoshi Izuno, Kenji Nagata, Masahiko Demura, Masato Okada Scientific Reports 2020年6月 |
| 14. | Development of spectral decomposition based on Bayesian information criterion with estimation of confidence interval
（査読有り）
Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, Yoh-ichi Mototake, Hayaru Shouno, Masato Okada, Kenji Nagata Science and Technology of Advanced Materials 2020年6月 |
| 15. | Topological Data Analysis for microdomain patternsof Block Copolymer
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Sadato Yamanaka, Takeshi Aoyagi, Takaaki Ohnishi, Kenji Fukumizu Proceedings of the 2020 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications 2020年 |
| 16. | Revealing the existence of the ontological commitment in fish schools
（査読有り）
Takayuki Niizato, Kotaro Sakamoto, Yoh-ichi Mototake, Hisashi Murakami, Takenori Tomaru, Tomotaro Hoshika, Toshiki Fukushima Artif Life Robotics 25巻633-633–642頁 2020年
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| 17. | Towards a Geometrical Understanding of Physical Phenomena via Extraction of Data Manifolds using Generative Models
（査読有り）
Kotaro Sakamoto, Yuichiro Mori, Yoh-ichi Mototake Proceedings of the 2020 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications 2020年 |
| 18. | Finding continuity and discontinuity in fish schools via integrated information theory.
（査読有り）
Takayuki Niizato, Kotaro Sakamoto, Yoh-Ichi Mototake, Hisashi Murakami, Takenori Tomaru, Tomotaro Hoshika, Toshiki Fukushima PloS one 15巻2号e0229573-頁 2020年
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| 19. | Four-types of IIT-induced group integrity of Plecoglossus altivelis
（査読有り）
Takayuki Niizato, Kotaro Sakamoto, Yoh-ichi Mototake, Hisashi Murakami, Yuta Nishiyama, Toshiki Fukushima Entropy 22巻7号726頁 2020年
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| 20. | Data-based selection of creep constitutive models for high-Cr heat-resistant steel
（査読有り）
IZUNO, Hitoshi, Demura, Masahiko, TABUCHI, Masaaki, Mototake, Yoh-ichi, Okada, Masato Science and Technology of Advanced Materials 21巻1号219-228頁 2020年 |
| 21. | Universal Framework of Bayesian Creep Model Selection for Steel
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Hitoshi Izuno, Kenji Nagata, Masahiko Demura, Masato Okada Materials Research Meeting 2019 2019年12月 |
| 22. | Universal Framework of Bayesian Creep Model Selection for Steel
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Hitoshi Izuno, Kenji Nagata, Masahiko Demura, Masato Okada International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences 2019年3月 |
| 23. | Descriptor Extraction on Inherent Creep Strength of Carbon Steels by Exhaustive Search
（査読有り）
Junya Sakurai, Junya Inoue, Masahiko Demura, Yoichi Mototake, Masato Okada, Masayoshi Yamazaki International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences 2019年 |
| 24. | Conservation Law Estimation by Extracting the Symmetry of a Dynamical System Using a DNN
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake NeurIPS2019 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences(ML4PS) 2019年 |
| 25. | Semi-flat minima and saddle points by embedding neural networks to overparameterization
（査読有り）
Kenji Fukumizu, Shoichiro Yamaguch, Yoh-ichi Mototake, Mirai Tanaka Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2019年 |
| 26. | Bayesian Hamiltonian Selection in X-ray Photoelectron Spectroscopy
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Masaichiro Mizumaki, Ichiro Akai, Masato Okada Journal of the Physical Society of Japan 88巻3号 2019年
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| 27. | Bayesian Spectral Deconvolution Based on Poisson Distribution: Bayesian Measurement and Virtual Measurement Analytics (VMA)
（査読有り）
Kenji Nagata, Yoh-ichi Mototake, Rei Muraoka, Takehiko Sasaki, Masato Okada Journal of the Physical Society of Japan 88巻4号044003頁 2019年
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| 28. | Creep Model Selection for Grade 91 Steel Using Data Scientific Method
（査読有り）
Hitoshi Izuno, Masahiko Demura, Masaaki Tabuchi, Yohichi Mototake, Masato Okada International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences 2019年 |
| 29. | 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
（査読有り）
松平京介, 永田賢二, 本武陽一, 岡田真人 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用 (TOM) 2019年 |
| 30. | Heap Paradox in Fish Schools
（査読有り）
Takayuki Niizato, Kotaro Sakamoto, Yoh-Ichi Mototake, Hisashi Murakami, Yuta Nishiyama, Toshiki Fukushima SWARM2019 2019年 |
| 31. | Spectral deconvolution through bayesian LARS-OLS
（査読有り）
Yoh-ichi Mototake, Yasuhiko Igarashi, Hikaru Takenaka, Kenji Nagata, Masato Okada Journal of the Physical Society of Japan 87巻11号 2018年 |
| 32. | Life as an emergent phenomenon: studies from a large-scale boid simulation and web data
（査読有り）
Takashi Ikegami, Yoh-ichi Mototake, Shintaro Kobori, Mizuki Oka, Yasuhiro Hashimoto PHILOSOPHICAL TRANSACTIONS OF THE ROYAL SOCIETY A-MATHEMATICAL PHYSICAL AND ENGINEERING SCIENCES 375巻2109号 2017年12月
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| 33. | Revisiting Classification of Large Scale Flocking
（査読有り）
Norihiro Maruyama, Yasuhiro Hashimoto, Yhoichi Mototake, Daichi Saito, Takashi Ikegami The 2nd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics 2017年 |
| 34. | Creating an in-group relation between humans and agents
（査読有り）
Yoh Ichi Mototake, Haruaki Fukuda, Kazuhiro Ueda Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 31巻6号AI30-J_1-10-頁 2016年
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| 35. | The dynamics of deep neural networks
（査読有り）
Yhoichi Mototake, Takashi Ikegami the Twentieth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2015年 |
| 36. | A Simulation Study of Large Scale Swarms
（査読有り）
Yhoichi Mototake, Takashi Ikegami The 1st International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics 2015 2015年 |
MISC
| 1. | 位相的データ分析による強磁性体磁区パターン形成過程の分析
本武陽一, 水牧仁一朗, 工藤和恵, 福水健次 日本放射光学会年会・放射光科学合同シンポジウム(Web) 34th巻 2021年 |
|---|---|
| 2. | 位相的データ分析法による材料構造形成過程の分析
（査読有り）
本武陽一, 水牧仁一朗, 工藤和恵, 福水健次 スマートプロセス学会誌 10巻3号 2021年 |
| 3. | X線光電子分光におけるベイズ推論によるハミルトニアン選択
本武陽一, 水牧仁一朗, 赤井一郎, 岡田真人 日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 74巻1号 2019年 |
| 4. | 大規模集団シミュレーションにおける群れの抽出と時空間パターンの解析
丸山 典宏, 橋本 康弘, 本武 陽一, 斉藤 大地, 池上 高志 システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 62巻3p-頁 2018年5月
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| 5. | 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-
本武 陽一, 庄野逸, 田村弘, 岡田真人 情報処理 59巻1号42-47頁 2017年 |
| 6. | Multimodal Deep Neural Networks分析の試み : モダリティ統合機構の解明に向けて (情報論的学習理論と機械学習) -- (情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016))
本武 陽一, 池上 高志 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 116巻300号369-373頁 2016年11月
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講演・口頭発表等
| No. | 会議名 | 開催・発表年月日 | 開催地 |
|---|---|---|---|
| 1. | 物理学者と学習機械の効果的な協業に向けて：学習済み深層ニューラルネットワークからの解釈可能な物理法則抽出（ディープラーニングと物理学2020 オンライン） |
開催年月日：
発表年月日： 2020年07月30日 |
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| 2. | 第2回日米独先端科学(JAGFoS)シンポジウム（第2回日米独先端科学(JAGFoS)シンポジウム） |
開催年月日：
発表年月日： 2019年10月 |
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| 3. | The 4th Workshop on Self-Organization and Robustness of Evolving Many-Body Systems（The 4th Workshop on Self-Organization and Robustness of Evolving Many-Body Systems） |
開催年月日：
発表年月日： 2019年03月 |
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| 4. | 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（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） |
開催年月日：
発表年月日： 2018年 |
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| 5. | 神経回路学会時限研究会「ニューラルネットの温故知新」（神経回路学会時限研究会「ニューラルネットの温故知新」） |
開催年月日：
発表年月日： 2016年 |
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| 6. | 第11回全脳アーキテクチャ勉強会（第11回全脳アーキテクチャ勉強会） |
開催年月日：
発表年月日： 2015年 |
受賞
| No. | 賞名 | 受賞年月 |
|---|---|---|
| 1. | The 3rd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, Best Paper Award Finalists | 2019年 |
| 2. | 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年 |
| 3. | 2016 Annual Conference Award | 2016年 |
| 4. | The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics, Best Student Paper Award Finalists | 2015年 |
共同研究・競争的資金等の研究課題
| No. | 研究題目 | 研究種目（提供機関・制度） | 研究期間 |
|---|---|---|---|
| 1. | 機械学習的宇宙構造論: 構造形成から銀河進化へ
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基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 ） |
2024年4月 ～ 2029年3月 |
| 2. | 革新的セラミック材料設計のための材料パターン情報学の創成
|
（ 提供機関： 国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO） 制度： 未踏チャレンジ２０５０ ） |
2022年8月 ～ 2025年7月 |
| 3. | パターンダイナミクスの未知対称性を発見するための機械学習手法の開発
|
若手研究
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 若手研究 ） |
2022年4月 ～ 2027年3月 |
| 4. | 解釈可能AIによるパターンダイナミクスの数理構造抽出と材料情報学への応用
|
さきがけ
（ 提供機関： 国立研究開発法人科学技術振興機構 制度： 戦略的創造研究推進事業（さきがけ） ） |
2021年10月 ～ 2025年3月 |
| 5. | 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
|
新学術領域研究(研究領域提案型)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 新学術領域研究(研究領域提案型) ） |
2020年4月 ～ 2022年3月 |
| 6. | 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
|
一般研究２
（ 提供機関： 統計数理研究所 制度： 統計数理研究所共同利用 ） |
2020年4月 ～ 2021年3月 |
| 7. | TDAによる強磁性体磁区パターン形成過程の分析
|
一般研究２
（ 提供機関： 統計数理研究所 制度： 統計数理研究所共同利用 ） |
2020年4月 ～ 2021年3月 |
