Shinichi Shirakawa 研究室
主宰者：Shinichi Shirakawa
横浜国立大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
白川真一研究室は、複雑な最適化問題を効率的に解く手法の開発を中心に研究を行っています。連続変数・整数変数・カテゴリ変数など異なる種類の変数を同時に最適化する「混合変数最適化」を主要なテーマとしており、進化戦略やCMA-ES（共分散行列適応進化戦略）といった生物の進化を模倣したアルゴリズムを改良しながら、医療診断や機械の自動化、製造業など現実の応用課題に対応する方法論を構築しています。特に、安全性の制約がある環境での最適化や、ノイズが含まれた目的関数の最適化、効果的な次元が限定される高次元問題など、理論と実践の両面から課題に取り組んでいます。
また、深層学習を用いた機械学習モデルの設計や改善にも力を入れています。大規模言語モデルの効果的な活用方法、ニューラルネットワークの自動設計（NAS）の効率化、決定木などの解釈可能な機械学習モデルの開発を進めており、モデルの精度向上だけでなく、人間が理解しやすい結果を得ることも重視しています。これらの研究を通じて、学習やデータ処理の理論的な理解を深めながら、実世界の問題解決に貢献できる技術開発を目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（41 件）
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- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20623937
- DOI: https://doi.org/10.1145/3795095.3805122
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf784.4506
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3712255.3726729
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3712256.3726466
- [2025] CatCMA with Margin: Stochastic Optimization for Continuous, Integer, and Categorical VariablesDOI: https://doi.org/10.1145/3712256.3726471
- DOI: https://doi.org/10.1145/3712256.3726472
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-acl.1070
- DOI: https://doi.org/10.1145/3632962
- [2024] Enhancing Latency-Accuracy Tradeoff in Dynamic Split Inference via Vector Quantized BottleneckDOI: https://doi.org/10.1109/gcwkshp64532.2024.11100386
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc54092.2024.10831284
- DOI: https://doi.org/10.1162/evco_a_00361
- DOI: https://doi.org/10.1145/3638530.3654381
- [2024] CMA-ES for Safe OptimizationDOI: https://doi.org/10.1145/3638529.3654193
- DOI: https://doi.org/10.1145/3638529.3654182
- DOI: https://doi.org/10.1145/3638529.3654198
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10650639
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10650641
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.07.011
- DOI: https://doi.org/10.1145/3583131.3590516
- DOI: https://doi.org/10.5220/0011643600003417
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111293
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.110017
- [2021] Deep neural network for the determination of transformed foci in Bhas 42 cell transformation assayDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02774-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc52423.2021.9659116
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