フェロー／上席特別研究員／特別研究員

フェロー 上田 修功
  • フェロー

    上田 修功

  • NTTコミュニケーション科学基礎研究所
    理化学研究所　革新知能統合研究センター 副センター長

ビッグデータ解析のための革新的機械学習技術の研究

理化学研究所 革新知能統合研究センター 副センター長

目次

著書

  1. 岩野和生 監訳,中島秀之 監訳,石川達也 訳,上田修功 訳,浦本直彦 訳,岡本青史 訳,奥野貴之 訳,鹿島久嗣 訳,澤田宏 訳,中村英史 訳,南悦郎 訳：機械学習，共立出版（原著：Sergios Theodoridis 著, Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective, 2nd Edition）
  2. 監修 坂内正夫, "ビッグデータを開拓せよ 解析が生む新しい価値," 角川インターネット講座 第7巻 第1部 第5章(データに語らせる科学)執筆, KADOKAWA, 2015.
  3. 石井健一郎, 上田修功　共著, "続・わかりやすい　パターン認識 ―教師なし学習入門―," オーム社, 2014
  4. 上田修功　訳：サイエンスパレットシリーズ "統計学", 丸善出版, 2014 (原著："Statistics: VSI," David J. Hand著、"Statistics," Oxford Univ. Press）
  5. 上田修功　"科学事典（第２版）,"変分ベイズ執筆, 編集代表　広中平祐　丸善株式会社, 2007.
  6. 樺島祥介, 上田修功 共著, "統計科学のフロンティア11, 計算統計I (第III部)," 岩波書店, 2003.
  7. 石井健一郎, 上田修功, 前田英作, 村瀬洋 共著, "わかりやすいパターン認識," オーム社, 1998.
  8. 電子情報通信学会 編, "電子情報通信ハンドブック," 第3.2編(パターン認識理論)一部執筆, 1998.
  9. 甘利，外山 編, "脳科学ハンドブック," 第9章(学習ベクトル量子化)執筆, 朝倉書店, 1995.
  10. B. K. P. Horn 著, "ROBOT VISION (The MIT Press)," 共訳, 朝倉書店, 1993.

表彰

●外部表彰

  • 公益財団法人 日本工学会　フェロー　2024年6月7日
  • 電子情報通信学会　名誉員　2024年6月6日
  • 電子情報通信学会 功績賞 2023年6月8日
  • Best Paper Award, The International International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region (HPC Asia 2022) 2022年1月14日
  • Best Paper Award Honorable Mention, Eighth Workshop on Accelerator Programming Using Directives (WACCPD21) 2021年11月14日
  • Best Paper Award, Advanced Geospatial Applications for Smart Cities and Regions, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. 2019年6月
  • 電子情報通信学会　通信ソサイエティマガジン論文賞 2019年5月
  • Dicomo2018シンポジウム 優秀論文賞 2018年9月4日
  • 文部科学大臣表彰(科学技術分野)　科学技術賞　研究部門 2018年4月10日
  • APSIPA Industrial Distinguished Leader Award 2018年1月
  • Best Poster Award, SC2017, The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (Supercomputing) 2017年11月16日
  • 電子情報通信学会　業績賞 2016年6月2日
  • 情報処理学会UBI研究会　優秀論文賞 2015年3月7日
  • Dicomo2014シンポジウム 優秀論文賞 2014年 9月 4日
  • 2010SIGKDD Best Research Paper Award Honorable Mention 2010年 7月26日
  • ICONIP2009 Best Paper Award 2009年 12月4日
  • 電子情報通信学会 フェロー 2009年11月26日
  • 情報処理学会論文賞 2009年 3月24日
  • FIT 船井ベストペーパー賞 2007年 9月 6日
  • 電気通信普及財団賞（テレコムシステム技術賞） 2006年 3月20日
  • 情報処理学会 山下記念研究賞 2005年 7月27日
  • FIT論文賞 2005年 9月 8日
  • 人工知能学会 研究会優秀賞 2005年 6月16日
  • 電子情報通信学会 活動功労賞 2004年 9月 9日
  • FIT船井ベストペーパー賞 2004年 9月 8日
  • 電子情報通信学会論文賞 2004年 5月29日
  • 日本神経回路学会研究賞 2003年 9月 9日
  • 電子情報通信学会論文賞 2000年 5月20日
  • 電気通信普及財団賞（テレコムシステム技術賞） 1997年 3月26日
  • 日本神経回路学会研究奨励賞 1993年 7月22日

●社内表彰

  • NTTコミュニケーション科学基礎研究所　研究開発賞　「制約付き分散ダイナミクス学習とシグナルフリーモビリティへの応用」2024年4月24日
  • NTTコミュニケーション科学基礎研究所　研究開発賞　「NTT音声認識技術の高度化及び差異化への貢献」 2005年 4月28日
  • 先端総合研究所 所長表彰　研究開発賞　「多重分類を可能とするパラメトリック混合モデルの考案」 2003年12月17日
  • NTTコミュニケーション科学基礎研究所　研究開発賞　「多重分類を可能とするパラメトリック混合モデルの考案」 2003年 5月 7日
  • コミュニケーション科学研究所　研究賞　「混合モデルのための大域最良パラメータ推定法の研究」 1998年12月28日
  • コミュニケーション科学研究所　研究賞　「確定的アニーリングＥＭアルゴリズムの考案」 1995年12月19日
  • コミュニケーション科学研究所　業績賞　「最適ベクトル量子化の研究」 1994年12月28日

学会役員等

●委員委嘱(省庁関連)

  • 科学技術振興機構(JST) 経済安全保障重要技術育成プログラム分科会委員，2024年2月1日-2025年3月31日.
  • 文部科学省 「次世代計算基盤に係る調査研究」評価委員会委員, 2022年6月-現在.
  • 内閣官房国家安全保障局 意見交換会, 2022年2月.
  • 文部科学省 科研費 学術変革領域研究(B)に係る審査意見書作成者, 2021年5月-2021年8月.
  • 文部科学省 科学技術・学術審議会 研究費部会 臨時委員, 2021年3月-現在.
  • 科学技術振興機構(JST) 2021年度ＥＲＡＴＯ選考パネルメンバー, 2021年3月-2022年2月.
  • 文部科学省 科学技術イノベーション創出に向けた大学フェローシップ創設事業審査委員会委員, 2021年2月-2021年3月, 2021年6月-現在.
  • 文部科学省 科研費 学術変革領域研究(A)に係る審査意見書作成者, 2020年8月-2020年9月.
  • 文部科学省 科学技術・学術政策研究所(NISTEP)機関評価・中期計画検討委員会委員, 2020年7月-2021年3月.
  • 文部科学省 科学技術・学術審議会 情報委員会 次世代計算基盤検討部会専門委員, 2020年4月-現在.
  • JST・ERATO運営・評価委員会委員 前田PJ, 2020年4月-現在.
  • 科学技術振興機構(JST) ムーンショット型研究開発事業 分科会3 副構想ディレクター, 2020年4月-現在.
  • 2020年（第36回）Japan Prize審査委員会委員（エレクトロニクス、情報、通信分野）, 2019年3月-2020年3月.
  • 科学技術振興機構(JST) 内閣府ムーンショット国際シンポジウム分科会委員, 2019年11月-2020年3月.
  • 科学技術振興機構(JST) 数理的活用基盤　CREST研究総括, 2019年4月-現在.
  • 文部科学省「富岳」成果創出加速プログラムレビュー委員会委員, 2019年10月-2020年3月.
  • 科学技術振興機構(JST) 未来社会創造事業「超スマート社会の実現」外部専門家, 2019年8月-2019年10月.
  • 防衛装備庁 安全保障技術研究推進制度　採択審査委員, 2019年7月-現在.
  • 文部科学省 科学技術・学術審議会 学術分科会 情報委員会, 2019年6月-現在.
  • 文部科学省 国立研究開発法人審議会 国立研究開発法人海洋研究開発機構部会　臨時委員, 2019年4月-現在.
  • 文部科学省 HPCI計画推進委員会委員, 2019年3月-現在.
  • 総務省 戦略的情報通信研究開発事業(SCOPE) 研究開発評価委員, 2018年11月-現在.
  • 科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業 創造科学技術推進事業（JST ERATO）選考パネルメンバー, 2018年7月-2019年3月.
  • 文部科学省 大学の数理・データサイエンス教育強化方策推進検討委員会委員, 2017年10月-2018年3月. 2018年11月-2019年3月. 2019年9月-現在.
  • 文部科学省 HPCI計画推進委員会次世代ハードウェア利活用・新課題の推進に係るワーキンググループ委員, 2017年8月-現在.
  • 文部科学省 科学技術・学術審議会 研究計画・評価分科会 情報科学技術委員会, 2017年6月-2019年2月.
  • 総務省 情報通信審議会技術戦略委員会次世代人工知能社会実装ワーキンググループ 構成員, 2017年1月-2017年7月.
  • 文部科学省 数理及びデータサイエンス教育の強化に関する懇談会委員, 2016年8月-2017年3月.
  • 経済産業省 「IoT推進ラボ」ビッグデータ分析コンテスト審査員, 2016年7月-2016年10月.
  • 文部科学省 人工知能技術戦略会議「人材育成タスクフォース」委員, 2016年7月-2018年3月.
  • 日本学術振興会 科学研究費委員会専門委員 (審査・評価第一部会 理工系小委員会), 2016年1月-12月.
  • 総務省 情報通信審議会　AI・脳研究ワーキンググループ構成員, 2016年1月-5月.
  • 総務省 戦略的情報通信研究開発事業(SCOPE) 専門評価委員, 2016年11月-2018年3月.
  • 科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業（JSTさきがけ）（研究領域「情報科学との協働による革新的な農産物栽培手法を実現するための技術基盤の創出」）領域アドバイザー, 2015年7月-現在.
  • 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技術委員, 2015年6月-2019年3月.
  • 特許庁委託事業「特許出願技術動向調査（人工知能）」調査委員会委員, 2015年1月-3月.
  • 文部科学省 科学技術・学術審議会 学術文科会 研究費部会, 2013年2月-現在.
  • 科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業 (JST CREST・さきがけ複合領域）(研究領域「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」)領域アドバイザー, 2013年-現在.
  • 国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)研究委託 Medical Artsの創生に関する研究「秩序の異なる人工知能の多重解析による癌コンパニオン診断システムの開発」研究協力者, 2018年2月-2019年3月.
  • 科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業（JST CREST） (研究領域「科学的発見・社会的課題解決に向けた各分野のビッグデータ利活用推進のための次世代アプリケーション技術の創出・高度化)「広域撮像探査観測のビッグデータ分析による統計計算宇宙物理」 研究担当者, 2014年10月-2020年3月.
  • 独立行政法人 情報通信機構研究受託 ソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発(「オープン・スマートシティを実現するソーシャル・ビッグデータ利活用・還流基盤」) NTT機関代表, 2014年7月-2016年3月. 内閣府 最先端研究開発支援プログラム (FIRST) 「超巨大サイバーフィジカルシステム基盤のための情報創発技術とその戦略的社会展開」　サブテーマリーダー, 2010年3月-2014年2月.
  • 文部科学省 科研基盤C 研究代表者, 2008年4月-2011年3月.

●委員委嘱(学会関連)

  • Area Chair, International Conference on Machine Learning (ICML), 2023-現在.
  • 情報処理学会(IPSJ）副会長, 2021年6月-2023年5月.
  • Program Committee, Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2019-現在.
  • 日本メディカルAI学会 評議員, 2018年4月-現在.
  • Special Session Organizer, The 50th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications(SSS), 2018.
  • 日本メディカルAI学会 評議員, 2018年4月-現在.
  • Program Committee, 3rd EAI International Conference on IoT in Urban Space(Urb-IoT 2018), 2018.
  • Reviewer, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017.
  • Program Committee, Twentieth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS 2017), 2017.
  • Program Committee, The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), 2017.
  • Program Committee, The 2nd EAI International Conference on IoT in Urban Space2016, 2016.
  • Program Committee, The 2nd International Workshop on Smart Cities(IWSC): People, Technology and Data, 2016.
  • Reviewer, International Conference on Machine Learning (ICML), 2016-現在.
  • Organizing Committee, The 1st International Workshop on Smart Cities: People, Technology and Data, The 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (Ubicomp 2015), 2015.
  • Organizing Committee, The 47th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (ISSS2015), 2015.
  • Senior Program Committee, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)-European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), Machine Learning Track, 2015-present.
  • Area Chair, The Neural Information Processing Systems Conference (NIPS), 2015, 2019.
  • 映像情報メディア学会 「メディア処理のための機械学習」特集：ゲストエディター, 2014年.
  • 日本学術会議 Ｅ－サイエンス・データ中心科学分科会委員, 2014年-現在. 日本学術会議 数理統計分科会 副委員長, 2014年-現在.
  • IEEE関西支部 Vice-Chair, 2013年1月-2015年1月.
  • Member, The Institute of Statistical Mathematics(ISM) Steering Committee of the Cooperation with Mathematics Program, December 2012-March 2017.
  • 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) 専門委員会 委員長, 2012年4月-2014年3月.
  • 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) 専門委員会 副委員長, 2010年4月-2012年3月.
  • Program Committee (Research), Association for Computing Machinery(ACM) SIG-KDD, 2010-present.
  • 電子情報通信学会 フェロー, 2009年.
  • Associate Editor, Neurocomputing Journal, 2007-2012.
  • Senior Program Committee, International Conference on Machine Learning (ICML), 2007.
  • 情報処理学会 数理モデル化と問題解決研究会 編集委員, 2006年-2018年.
  • 情報処理学会 数理モデル化と問題解決研究会 運営委員, 2006年-2010年3月.
  • 理化学研究所 非常勤研究員, 2003-2012 9月.
  • Associate Editor, Neural Networks Journal, 2003-2010.
  • 電子情報通信学会 情報論的学習理論時限研究専門委員会, 専門委員長, 2003-2004年.
  • 情報論的学習理論ワークショップ 実行委員長, 2003年.
  • Program Committee, IEEE Neural Networks for Signal Processing (NNSP), 2001-2002.
  • 日本神経回路学会 JNNS2001 実行委員長, 2001年.　* JNNS（日本神経回路学会）: Japanese Neural Network Society
  • 電子情報通信学会 情報論的学習理論特集, 編集委員長, 2001年.
  • 日本神経回路学会 理事, 2000-2001年.
  • 情報論的学習理論ワークショップ プログラム委員, 2000年.
  • Reviewer, Neural Information Processing Systems Conference (NIPS), 1999-2002, 2005-2014.
  • 電子情報通信学会 論文誌編集委員, 1999-2002年.
  • 電子情報通信学会 論文誌特集号編集委員, 1998年, 2002-2003年.
  • 電気学会 論文査読委員, 1997-2000.
  • 電子情報通信学会 学会誌編集委員(基礎境界WGA), 1996-1998年.
  • 電子情報通信学会 論文査読委員, 1996-現在.
  • 視聴覚情報研究会 幹事, 1992-1993.

客員教授等

●委員委嘱(その他)

  • 高度情報科学技術研究機構　HPCIシステムの今後の運営の在り方に関する調査検討WG委員, 2022年11月-現在.
  • 京都工芸繊維大学学生支援センターフェローシッププログラム部会審査委員会委員, 2021年9月-2021年10月.
  • 神戸大学 数理・データサイエンスセンター アドバイザリーボード委員, 2019年4月-現在.
  • 豊橋技術科学大学 テニュア審査会委員, 2018年9月-2018年10月.
  • 京都大学情報学研究科 アドバイザリーボード委員, 2017年10月.
  • 理化学研究所 日本ノード Platform評価委員会委員, 2016年7月－2017年3月.
  • 理化学研究所 神経基盤センター(NIJC)運営会議委員, 2015年9月-2017年3月, 2017年7月-2018年3月.
  • 京都大学 学際融合教育研究推進センター デザイン学ユニット協議会協議員, 2013年6月-2018年3月.
  • 統計数理研究所 科学技術試験研究委託事業「数学・数理科学と諸科学・産業との協働によるイノベーション創出のための研究促進プログラム」運営委員会委員, 2012年12月-2017年3月.
  • 奈良女子大学理学部 外部評価委員, 2012年.
  • 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 外部評価委員, 2010-2013年.
  • 統計数理研究所 外部評価委員, 2007年, 2013年.
  • 英国 ロンドン大学（Geoffrey Hinton教授）, 1999年4月, 2000年8月.
  • カナダ トロント大学（Geoffrey Hinton教授）招聘研究員, 1997年10月.
  • 米国 Purdue大学 客員研究員, 1993-1994年.
  • 国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）主催、輝く女性研究者賞（ジュン アシダ賞）選考委員, 2022年ー現在.
  • 統計数理研究所 NOE形成事業顧問, 2021年6月-現在.
  • 京都府 新型コロナウイルス感染症危機克服推進会議委員, 2020年6月-2021年3月, 2021年7月-2022年3月.
  • Appierインタビュー 2019年12月3日リリース.
  • 稲盛財団 京都賞 先端技術部門情報科学分野専門委員会委員, 2019年7月-2020年6月.
  • 公益財団法人国際科学技術財団 日本国際賞 審査部会委員, 2019年3月-2020年4月.
  • 公益社団法人京都産業２１ 次世代地域産業推進事業意見聴取会委員, 2018年11月1日-現在.
  • JBpress[特別対談-第七回-]リアルワールド・データ活用最前線アカデミア✕ヒューマンデータサイエンスでヘルスケアを支援するIQVIA「イノベーション最強ツールの一つ人工知能がリアルワールドへ　企業のあり方が再定義される時代」 2018年10月19日リリース.
  • 大阪府工業協会 AI研究会コーディネーター, 2018年9月1日-2022年3月.
  • セミナーインフォ セミナー講師「AI、IoT時代における機械学習技術とその実用化事例、今後の展望」 2018年8月27日.
  • 国際高等研究所 けいはんなエジソンの会 スーパーバイザー, 2018年4月1日-現在.
  • NHKラジオ第1放送　年末特番「人工知能はどう社会を変えるのか～AI時代の幸福論～」2017年12月31日放送.

実績・専門的活動

●招待講演

  • "関係データ解析のためのノンパラメトリックベイズ法"，日本行動計量学会チュートリアル講演, 2024年9月10日．
  • "情報と数理の融合について"，JST　科学技術未来戦略ワークショップ, 2024年8月31日．
  • "AI研究の新潮流：シミュレーションベース機械学習", ハイブリッド量子ナノ技術委員会、学術振興会, 2024年3月12日.
  • "防災分野におけるAI活用" 2023年度立命館大学防災フロンティア研究センターシンポジウム,於：立命館大学茨木キャンパス, 2024年1月26日.
  • "AIにおける公平性" 日本学術会議シンポジウム,於：WEB開催, 2023年11月25日.
  • "AIにおける公平性" 第65回日本消化器病学会大会(JDDW2023) 特別講演、於：神戸ポートピアホテル, 2023年11月2日.
  • "AI研究の新潮流　シミュレーションベース機械学習"(第5回日本メディカルAI学会学術集会 特別講演, 於：WEB開催), 2023年6月18日.
  • "シミュレーションベース機械学習 ～ データ駆動とモデル駆動の新たな融合～"(気象講演会, 於：気象庁), 2023年2月20日.
  • "AI(人工知能)とジェンダー公平性"(日経Xwomanオンラインセミナー, 於：WEB開催), 2023年1月18日.
  • "AI研究の新潮流：シミュレーションベース機械学習"(プレステージレクチャー特別講演会及び バトンゾーン特論講演会, 於：豊橋技術科学大学), 2022年10月13日.
  • "AI研究の新潮流：シミュレーションベース機械学習　―モデル駆動とデータ駆動の新たな融合―"， 日本バイオインフォマティックス学会基調講演，2022年9月15日．
  • "AIにおける公平性"(日本学術会議フォーラム「性差研究に基づく科学技術・イノベーション」, 於：日本学術会議講堂), 2022年9月8日.
  • "シミュレーションベース機械学習～モデル駆動とデータ駆動の新たな融合～"(東京大学先端人工知能論・特別講演, 於：WEB開催), 2022年7月12日.
  • "異種データからの患者層別化AI技術"(日本メディカルAI学会学術集会, 於：WEB開催), 2022年6月10日.
  • "「シミュレーションベース機械学習とその地震データ解析への応用」Simulation-based machine learning and its application to seismic data analysis"(日本地球惑星科学　連合大会, 於：WEB開催), 2022年5月22日.
  • "デジタルツインコンピューティングのためのシミュレーションベース機械学習"，第14回スーパーコンピューティング技術産業応用シンポジウム，WEB開催, 2021年12月10日.
  • "データ駆動とモデル駆動を融合したシミュレーションベース機械学習"，第８回HPCIシステム利用研究課題成果報告会, WEB開催, 2021年10月29日.
  • "AI Research on Moonshot Goal3" ，カーネギー財団ワークショップ, WEB開催, 2021年7月21日.
  • "AI技術の最新動向：具体的な応用事例のご紹介"，理研鼎業セミナー, WEB開催, 2021年6月21日.
  • "第3次AIブームを牽引する人工知能・機械学習技術"，明治大学総合数理学部講演会, WEB開催, 2021年9月15日.
  • "AIと医療"神戸大学「計算生命科学の基礎」 於：WEB開催, 2020年12月16日.
  • "ノンパラメトリックベイズ法に基づく関係データマイニング"(JST CRDS(研究開発戦略センター)俯瞰セミナー「数学と自然科学, 工学の連携」 於:WEB開催), 2020年12月9日.
  • "ニューラルネットワークによる現象の数理的理解"(明治 非線型数理セ ミナー・秋の学校 於:WEB開催), 2020年11月24日.
  • "理研AIPにおけるデータ駆動型科学研究のご紹介"(大阪大学 数理・データ科学教育研究センター（MMDS）, 於：WEB開催), 2020年10月6日.
  • "人工知能の技術動向と医療分野への応用"(日本麻酔科学会 第67回学術集会, 於：WEB開催), 2020年6月5日.
  • "医療データを活用したprecision medicineにおけるAI戦略とその実装"(日本メディカルAI学会学術集会, 於：東京ビッグサイト TFTホール), 2020年2月1日.
  • "時空間統計解析と学習型マルチエージェントシミュレーションによる集団最適誘導技術"(情報処理学会連続セミナー2019, 於：化学会館), 2019年11月15日.
  • "Integration of Inductive and Deductive inferences -Simulation-based Machine Learning-"(大阪大学産業科学AIセンター発足記念国際シンポジウム, 於：大阪国際会議場（グランキューブ大阪）), 2019年10月26日.
  • "ICT☓AI"(Japan IT Week 秋, 於：幕張メッセ), 2019年10月23日.
  • "時空間データ解析のための最新AI技術"(日本育種学会 AIシンポジウム, 於：近大農学部), 2019年9月6日.
  • "HPC☓AI"(サイエンティフィック・システム研究会（SS研）HPCフォーラム, 於：富士通デジタル・トランスフォーメーション・センター), 2019年8月20日.
  • "人工知能が創る未来社会"(いのちの科学フォーラム「人工知能と人間社会の未来」, 於：コープ京都), 2019年7月20日.
  • "AI技術が創る未来社会"(阪急阪神ホールディングスグループ社長会, 於：ホテル阪急インターナショナル), 2019年7月19日
  • "AI技術による防災研究のご紹介"(首都高速道路技術センター 技術講習会, 於：イイノホール), 2019年6月11日.
  • "機械学習による時間変動天体分類"(天文学におけるデータ科学的方法研究会, 於：統計数理研究所),2019年5月27日.
  • "人工知能社会の未来像とNTTが仕掛けるAIビジネス" (AI・人工知能EXPO, 於：東京ビッグサイト), 2019年4月3日.
  • "AIが開く未来～AI活用の将来展望～"(大阪府工業協会 AI研究会, 於：大阪府工業協会), 2019年3月5日.
  • "人工知能がもたらす未来社会" (大阪大学「ライフデザイン・イノベーション研究拠点」キックオフシンポジウム, 於：グランフロント大阪), 2019年2月21日.
  • "人工知能を支える機械学習技術の現状と将来展望"(データ・インテリジェンス教育研究部門セミナー, 於：和歌山大学), 2018年11月27日.
  • "人工知能技術の新展開"(電気三学会関西支部 准員および学生のための講演会, 於：近畿大学), 2018年11月12日.
  • "人工知能を活用した未来社会"(第61回建築士会全国大会「さいたま大会」, 於：大宮ソニックシティ), 2018年10月26日.
  • "第4次産業革命の技術的シナリオとその社会的インパクト"(「第4次産業革命への適応」研究会, 於：高等研), 2018年9月14日.
  • "Simulation-based Machine Learning"(The 2nd International Workshop for symbolic-Neural Learning (SNL2018) 於：名古屋国際会議場), 2018年7月6日.
  • "人工知能の自然科学、社会科学への応用"(2018年度人工知能学会全国大会(第32回)チュートリアル講演, 於：城山ホテル鹿児島), 2018年6月8日.
  • "複雑・高度な社会システム設計のための人工知能技術"(AI・人工知能EXPO, 於：東京ビッグサイト), 2018年4月4日.
  • "AI技術が切り拓く未来の防災技術と展望"(第17回 国土セイフティネットシンポジウム, 於：パシフィコ横浜), 2018年2月8日.
  • "スーパーコンピューターと人工知能技術の融合によるシミュレーション科学"(九州大学 新スーパーコンピューター「ITO」完成記念式典, 於：九州大学稲盛財団記念館), 2018年2月5日.
  • "人工知能技術によるがん研究の新展開"(シンポジウム「Society5.0時代のヘルスケアの在り方」, 於：東京大学 伊藤謝恩ホール), 2018年1月25日.
  • "防災分野における人工知能の活用　～理研 革新知能統合研究センター 防災科学チームでの取り組み紹介～"(国際高等研究所 エジソンの会, 於：国際高等研究所), 2017年12月26日.
  • "人工知能の基礎技術とその応用　～理研AIPでの研究開発のご紹介～"(三井業際研究所 AI技術調査委員会講演会, 於：三井業際研究所), 2017年12月18日.
  • "IoT時代での人工知能技術とその社会展開"(中国経済連合会・幹事会合同会議, 於：ANAクラウンプラザホテル広島), 2017年11月30日.
  • "AIの最新動向と今後の可能性"(大阪府工業協会 工場経営研究会, 於：大阪府工業協会), 2017年11月21日.
  • "人工知能時代を牽引する機械学習技術"(電気三学会関西支部「准員および学生員のための講演会, 於：関西大学), 2017年11月16日.
  • "人工知能の新展開　～環境知能の実現に向けて～"(平成29年度 土木研究所講演会, 於：一橋講堂), 2017年10月19日.
  • "理化学研究所　革新知能統合研究センターのご紹介"(日加人工知能協力フォーラム, 於：在日カナダ大使館), 2017年10月4日.
  • "AI技術が生みだす未来社会"(朝日地球会議, 於：帝国ホテル東京), 2017年10月3日.
  • "IoT時代における人工知能技術の新展開"(奈良県産業振興センター 創設100周年記念技術フォーラム, 於：奈良県産業振興センター), 2017年9月4日.
  • "機械学習の新展開 ～シミュレーション科学～"(京×データサイエンスシンポジウム2017[データmeetsシミュレーション], 於：丸ビルホール), 2017年8月25日.
  • "IoT時代の機械学習技術 ～環境知能の実現にむけて～"(Tohoku Forum for Creativity Symposium データとインテリジェンス, 於：東北大学片平キャンパス 知の館), 2017年8月24日.
  • "複雑多様なデータからの機械学習技術 ～AI時代の機械学習技術の新展開～"(三菱電機㈱ 通信技術部会 画像・音声通信専門部会 講演会, 於：三菱電機㈱ 通信機製作所), 2017年7月31日.
  • "人工知能研究の最前線"(ビッグデータアクティベーション研究センター　キックオフシンポジウム, 於：新潟大学脳研究所), 2017年7月21日.
  • "環境知能の実現に向けて"(第2回超スマートコミュニティ学研究会, 於：神戸大学), 2017年7月13日.
  • "データに語らせる科学　～IoT時代からの機械学習技術"(JR東海 第３０回技術開発部セミナー, 於：JR東海小牧研究施設), 2017年5月29日.
  • "自然科学、社会科学における人工知能研究"(神戸大学 「シンポジウム「データサイエンスの現状と未来」, 於：神戸大学出光佐三記念六甲台講堂), 2017年5月15日.
  • "革新的人工知能の実現に向けて"(文部科学・科学技術部門合同先端科学技術勉強会, 於：衆議院第二議員会館), 2017年4月27日.
  • "理研AIPセンターにおける防災・減災研究の取り組み"(都市災害プロジェクト 最終成果報告会, 於：東京大学 安田講堂), 2017年3月14日.
  • "機械学習研究の新展開　－各種サイエンス分野への技術貢献－"(DEIM2017, 於：高山グリーンホテル), 2017年3月6日.
  • "機械学習技術による人工知能の新展開"(マリンエンジニアリング学会特別基金講演会, 於：笹川記念会館), 2017年3月2日.
  • "Recent novel applications based on advanced Machine Learning technologies"(MEET THE DATA Ⅲ, 於：Maison De La Chimie), 2017年2月23日.
  • "機械学習技術の産業的活用"(最新人工知能(AI)シンポジウム, 於：大阪科学技術センター), 2017年2月10日.
  • "人工知能社会に向けた機械学習研究の新展開"(電子情報通信学会「コミュニケーションクオリティ基礎講座ワークショップ」, 於：大阪大学 中之島センター), 2017年1月21日.
  • "自然科学社会科学分野でのビッグデータ分析のための機械学習技術"(日本機械学会関西支部特別フォーラム, 於：大阪科学技術センター), 2016年10月24日.
  • "Recent Advancement in Machine Learning Research"(電子情報通信学会 ヒューマンコミュニケーショングループ 情報の認知と行動研究会ワークショップ, 於：紀州南部ロイヤルホテル), 2016年10月6日.
  • "理化学研究所　革新知能統合研究センターについて"(情報計算化学生物学会（CBI学会） 関西講演会, 於:：グランフロント大阪), 2016年9月1日.
  • "環境知能（アンビエント AI）がもたらすIoTの新潮流"(Interrop Tokyo Premium Conference, 於：幕張メッセ), 2016年6月8日
  • "自然科学、社会科学分野でのビッグデータ分析"(応用統計学フロンティアセミナー, 於：統計数理研究所), 2016年5月28日
  • "データに語らせる科学"(情報学部開設10周年記念祝賀会「情報学の未来を考える」, 於：工学院大学情報学部), 2015年11月28日.
  • "IoT/ビッグデータ分析のための時空間予測技術とその応用" (けいはんな情報通信フェア2015,技術講演, 於：けいはんなプラザ), 2015年11月6日.
  • "機械学習の進化と今後～IoT/ビッグデータ時代の時空間予測～"(MATLAB EXPO 2015, 於：東京・ホテル グランパシフィック), 2015年10月16日.
  • "IoTビッグデータのための時空間多次元集合データ分析"(第33回日本ロボット学会学術講演会 （RSJ2015）, 於：東京電機大学), 2015年9月4日.
  • "データに語らせる科学　～IoT時代の機械学習技術～"(電子情報通信学会九州支部　特別講演会, 於：福岡工業大学), 2015年6月9日.
  • "機械学習技術によるビッグデータチャレンジ" (第16回情報学シンポジウム　ビッグデータとヒューマンサイエンス, 於：京都大学), 2015年3月17日.
  • "機械学習技術によるIoT基盤構築"（一般社団法人　応用数理学会　応用数理ものづくり研究会, 於：筑波大学東京キャンパス), 2015年2月9日.
  • "Machine learning for healthcare" (日仏ワークショップ「ビッグデ－タ」 , 於：在日フランス大使館), 2014年11月18日.
  • "機械学習技術を用いた保健医療データ分析"(電気三学会関西支部　専門講習会, 於：中央電気倶楽部), 2014年10月21日.
  • "ビッグデータとは、そしてそのビジネスの進展"(一般社団法人電気通信協会産業部会主催　名古屋会員懇談会), 2014年9月9日.
  • "ビッグデータを利活用するサービス創出"(電子情報通信学会総合大会企画講演, 於：新潟大学), 2014年3月20日.
  • "ビッグデータ解析に機械学習技術は有用か？" (数学協働プログラム産学チュートリアルセミナー講演, 於：統計数理研究所), 2014年3月12日.
  • "ビッグデータ分析のための機械学習研究～現状と将来展望～"（2013年度立命館大学理工学研究所学術講演会）, 2013年12月16日.
  • "Bayesian Meta-ｌearning and its Application to High-Level Real Nursing Activity Recognition Using Accelerometers"（研究集会 Forum "Math-for-Industry"2013, 於：九州大学西新プラザ）, 2013年11月5日.
  • "Basics of Bayesian Modeling in Machine Learning"（MLMI 2013, A MICCAI 2013 Workshop, Nagoya）, 2013年9月22日.
  • "ベイズの定理でビッグデータ解析"（情報処理学会連続セミナー2013, 於：化学館), 2013年6月26日.
  • "ビッグデータから新価値を創出する機械学習技術"（九州大学大学院システム情報科学研究院 2013年度シンポジウム), 2013年5月14日.
  • "ビッグデータ時代での統計的機械学習技術"（九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 Colloquium), 2013年1月16日.
  • "Bayesian Relational Data Analysis"（ACM SIG-KDD2012, Beijing), 2012年8月14日.
  • "ビッグデータ時代における統計的機械学習技術"（MIRU2012, 於：福岡国際会議場),2012年8月7日.
  • "機械学習技術の新展開"（DCPビジネスシーズ戦略会議, 於：関西情報センター), 2012年7月24日.
  • "Big data解析のための統計的機械学習技術" （豊田中央研究所), 2012年7月19日.
  • "Big data時代の到来：情報科学の新展開"（大阪大学工学部), 2012年7月9日.
  • "ベイズモデルによる関係データ解析"（数学・数理科学と諸科学・産業との連携研究ワークショップ, 於:統計数理研究所), 2012年2月23日.
  • "Big data時代の到来"（IEEE関西支部技術講演会, 於:TKP大阪本町ビジネスセンター), 2012年1月25日.
  • "パターン認識のための機械学習"（情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)チュートリアル講演, 於:東京大学), 2012年1月12日.
  • "21世紀の企業の挑戦"（於:京都大学学術メディアセンタ), 2011年11月15日.
  • "統計的機械学習入門"（国立情報学研究所土曜懇談会, 於:軽井沢国際高等セミナーハウス), 2011年11月5日.
  • "知能コンピューティングのための統計的機械学習の最新動向"（情報処理学会音楽情報科学(SIGMUS)研究会), 2010年10月.
  • "ノンパラメトリックベイズモデル入門"（CVIM/PRMU合同研究会), 2009年3月.
  • "Inference methods for Nonparametric Bayes models, Workshop on Bayesian Inference"( The Institute of Statistical Mathematics), 2007年8月.
  • "ベイズ学習の最前線"(NHK放送技術研究所), 2007年8月.
  • "マルチメディア信号解析"(大阪大学大学院), 2007年5月.
  • "ノンパラメトリッツクベイズ理論とその応用"（DMSMデータマイニングと統計数理研究会）, 2006年7月.
  • "メディア処理のための基礎技術-" (人工知能学事典出版記念セミナー), 2006年3月.
  • "多重概念のための数理モデリング-" (情報処理学会, 山下記念講演), 2006年3月.
  • "企業での基礎研究-" (大阪大学大学院工学研究科 修士論文発表会), 2005年2月.
  • "数理モデリングアプローチによるWebサイエンス研究" (大阪大学 産業科学研究所 特別講演), 2004年10月.
  • "アンサンブル学習 -識別器性能向上法および情報統合の理論-" (電子情報通信学会 パターン認識, メディア理解研究会), 2004年9月.
  • "変分ベイズ法/パラメトリック混合モデル-" (ATR音声言語コミュニケーション研究所特別講演), 2002年7月.
  • "アンサンブル学習-" (システム制御情報学会講演), 2002年5月.
  • "ベイズ学習の理論から応用 -変分ベイズ法-" (電子情報通信学会NC研究会チュートリアル講演), 2002年1月.
  • "変分ベイズ法の理論と応用" （統計数理研究所，公開セミナー）, 2001年2月.
  • "EMアルゴリズムの新展開" (日本計算機統計学会 第14回シンポジ ウム 特別講演), 2000年10月.
  • "統計的学習理論の最前線" (京大 情報科学研究科), 2000年4月.
  • "ベイズ学習に基づく最適モデル探索" (塩野義製薬 中央研究所 解析センター), 2000年3月.
  • "潜在変数モデルと確率的次元圧縮 " (統計数理研究所， 逆問題とその応用研究会), 1998年9月.
  • "潜在変数モデルに基づく特徴抽出法" (電子情報通信学会PRMU研究会), 1998年6月.
  • "潜在変数モデルに基づく確率ニューラルネットワーク" ( 京大基礎物理研究所，ニューラルネットワーク -これからの統計力学的アプローチ-), 1998年1月.
  • "数理形態学" (精密工学会), 1996年8月.
  • "EMアルゴリズム" (バイオインフォマティックス研究会）, 1995年10月.
  • "確定的アニーリングEMアルゴリズム" (ATR翻訳通信研究所), 1995年5月.
  • "確定的アニーリングEMアルゴリズム" (GA研究委員会), 1995年4月.
  • "アンサンブル学習" (阪大産業科学研究所), 1995年1月.

その他（論文）

●ジャーナル論文

  • Tokunaga, J., Kikukawa, Y., Ebara, H., Ueda, N. : "Fast and accurate evacuation planning algorithm with Bayesian optimization," ACM Trans. On Intelligent Systems and Technology, 2024.
  • Hamamoto, R., Komatsu, M., Yamada, M., Kobayashi, K., Takahashi, M., Miyake, M., Jinnai, S., Koyama, T., Kouno, N., Machino, H., Takahashi, S., Asada, K.,Ueda, N., Kaneko, S. " Current status and future direction of cancer research using artificial intelligence for clinical application,"Clinical Research, 2024.
  • Ayukawa, Y., Ueda, N., Tanaka, T., "Improving the efficiency of training physics-informed neural networks using active learning", New Generation Computing, vol. 42, pp.739-760, 2024.
  • Okazaki, T., Hirahara, K. & Ueda, N. "Fault geometry invariance and dislocation potential in antiplane crustal deformation: physics-informed simultaneous solutions", Prog Earth Planet Sci 11, 52, 2024.
  • Hachiya, H., Tarasuki, Y., Iwaki, A., Maeda, Y., Ueda, N., Fujiwara, H., "Interpretable deep inpainting based on subsurface structure data for spatial interpolation of seismic motions", Japan Association for Earthquake Engineering, JAEE24-079.R1, 2024.
  • Takahashi, A., Hokari, H., Doi, M., Yoshikawa, N., Mariyama, T., Ueda, N., & Hirai, N. (2024). Using active cooling/heating for 1C1R grey-box model parameter identification in actual environment: A proof-of-concept study. Building Services Engineering Research & Technology, 01436244241252258.
  • Niwa, K., Ueda, N., Sawada, H., Fujino, A., Takeda, S., "CoordiNet: Constrained Dynamics Learning for State Coodination Over Graph,"IEEE Trans. On Signal and Information Processing Over Networks, vol.9, pp.242-257, 2023.
  • Mulia,I.E.,Ueda,N.,Miyoshi,T.,Iwamoto,T.& Heidarzadeh,M.A novel deep learning approach for typhoon-induced storm surge modeling through efficient emulation of wind and pressure fields. Scientific Reports 13,7918, doi:10.1038/s41598-023-35093-9, 2023.
  • Saeidi,V.,Seydi,S.T.,Kalantar,B.,Ueda,N.,Tajfirooz,B.,& Shabani,F.,"Water depth estimation from Sentinel-2 imagery using advanced machine learning methods and explainable artificial intelligence",Geomatics,Natural Hazards and Risk,14(1),2225691,2023.
  • Takahashi,A.,Hokari,H.,Doi,M.,Yoshikawa,N.,Mariyama,T.,Ueda,N.,and Hirai,N.,"Using active cooling/heating for 1C1R gray-box model parameter identification in actual environment: a proof-of-concept study," Building Services Engineering Research & Technology (Sage Journals) (in preparation)
  • Mulia,I.E.,Ueda,N.,Miyoshi,T.,Iwamoto,T.& Heidarzadeh,M.A novel deep learning approach for typhoon-induced storm surge modeling through efficient emulation of wind and pressure fields. Scientific Reports 13,7918,2023. doi:10.1038/s41598-023-35093-9.
  • Hachiya,H.,Nagayoshi,K.,Iwaki,A.,Maeda,T.,Ueda,N.,Fujiwara,H.,"Position-dependent partial convolutions for supervised spatial interpolation,"Machine Learning with Applications,100514-100514,2023.
  • Hachiya,H.,Masumoto,Y.,Kudo,A.,and Ueda,N.,"Encoder-decoder-based image transformation approach for integrating multiple spatial forecasts,"Machine Learning with Applications 12(100473) 1-11,2023.
  • Murakami,S.,Fujita,K.,Ichimura,T.,Hori,T.,Hori,M.,Lalith,M.,and Ueda,N.,"Development of 3D viscoelastic crustal deformation analysis solver with data-driven method on GPU, Lecture Notes in Computer Science, vol 14074,2023, https://doi.org/10.1007/978-3-031-36021-3_45
  • Mulia, I. E., Ueda, N., Miyoshi, T., Iwamoto, T. & Heidarzadeh, M. A novel deep learning approach for typhoon-induced storm surge modeling through efficient emulation of wind and pressure fields. Scientific Reports 13, 7918 (2023). doi: 10.1038/s41598-023-35093-9
  • Hachiya, H., Masumoto, Y., Kudo, A., and Ueda,N.,"Encoder-decoder-based image transformation approach for integrating multiple spatial forecasts,," Machine Learning with Applications, Vol.12, No.5, 2023.
  • Okazaki, T., Ito, T., Hirahara., and Ueda, N., "Physics-informed deep learning approach for modeling crustal deformation," Nature Communications, 13, 7092, 2022.
  • Mulia, I., Ueda, N., Miyoshi, T., Gusman, A.R. and Satake, K., "Machine learning-based tsunami inundation prediction derived from offshore observations," Nature Communications, 13, 5489, 2022.
  • Okazaki, T., Fukuhata, Y., and Ueda, N., "Time variable stress inversion of centroid moment tensor using Gaussian processes," Journal of Geophysical Research (JGR): Solid Earth, 2022.
  • Takahashi, I., Hamasaki, R., Ueda, N., Tanaka, M., Tominaga, N., Sako, Shigeyuki, Ohsawa, R., and Yoshida, N., "Deep-learning real/bogus classification for the Tomo-e Gozen transient survey," Publication of the Astronomical Society of Japan, Vol.74, Issue 4, pp.946--960, 2022.
  • Saed, F. G., Noori, A. M., Kalantar, B., Oader, W. M., and Ueda, N., "Earthquake-induced ground deformation assenment via sentinel-1 rader aided at Darbandikhan town," Journal of Sensors, Vol. 2022, Article ID 2020069, 2022.
  • Seydi, S. T., Saeidi, V., Kalantar, B., Ueda., N Genderen, V., Maskouni, F. H., and Aria, F. A.,"Fusion of the multisource datasets for flood extent mapping based on ensemble convolutional neural network (CNN) model," Journal of Sensors, Vol.2022, ID 2887502, 2022.
  • Okazaki, T., N. Morikawa, A. Iwaki, H. Fujiwara, T. Iwata, N. Ueda., "Ground-Motion Prediction Model Based on Neural Networks to Extract Site Properties from Observational Records," Bulletin of the Seismological Society of America, 2021.
  • Okazaki, T., H. Hachiya, A. Iwaki, T. Maeda, H. Fujiwara, N. Ueda., "Broad-band ground motions with consistent long-period and short-period components using Wasserstein interpolation of acceleration envelopes," Geophysical Journal International, 2021.
  • Kalantar, B., Ueda, N., Saeidi, V., Janizadeh, S., Shabani, F., Ahmadi, K., & Shabani, F., "Deep neural network utilizing remote sensing datasets for flood hazard susceptibility mapping in Brisbane," Australia. Remote Sensing, 13(13), 2021.
  • Ojogbane, S. S., Mansor, S., Kalantar, B., Khuzaimah, Z. B., Shafri, H. Z. M., & Ueda, N., "Automated Building Detection from Airborne LiDAR and Very High-Resolution Aerial Imagery with Deep Neural Network," Remote Sensing, 13(23), 2021.
  • Al-Dogom, D., Al-Ruzouq, R., Kalantar, B., Schuckman, K., Al-Mansoori, S., Mukherjee, S., & Ueda, N., "Geospatial multicriteria analysis for earthquake risk assessment: Case Study of Fujairah City in the UAE," Journal of Sensors, 2021.
  • Jumaah, H. J., Kalantar, B., Halin, A. A., Mansor, S., Ueda, N., & Jumaah, S. J., "Development of UAV-based PM2. 5 monitoring system. Drones," 5(3), 2021.
  • Tehrany, M. S., Özener, H., Kalantar, B., Ueda, N., Habibi, M. R., Shabani, F., & Shabani, F., "Application of an ensemble statistical approach in spatial predictions of bushfire probability and risk mapping," Journal of Sensors, 2021.
  • Ameen, M. H., Jumaah, H. J., Kalantar, B., Ueda, N., Halin, A. A., Tais, A. S., & Jumaah, S. J., "Evaluation of PM2. 5 particulate matter and noise pollution in Tikrit University based on GIS and statistical modeling, Sustainability," 13(17), 2021.
  • Hamed, H. H., Jumaah, H. J., Kalantar, B., Ueda, N., Saeidi, V., Mansor, S., & Khalaf, Z. A., "Predicting PM2. 5 levels over the north of Iraq using regression analysis and geographical information system (GIS) techniques. Geomatics, Natural Hazards and Risk," 12(1), pp.1778-1796, 2021.
  • Futami, F., Iwata, T., Ueda, N., and Sato, I., "Accelerated diffusion-based sampling by the non-reversible dynamics with skew-symmetric matrices," Special Issue Approximate Bayesian Inference, Entropy, 2021.
  • Okazaki, T., Morikawa, N., Fujiwara, H., and Ueda, N., "Monotonic neural network for ground ｍotion predictions to avoid overfitting to recorded site, " Seismological Research Letters, 2021.
  • Okawa, M., Owata, T., Kurashima, T., Tanaka, Y., Toda, H., and Ueda, N., "Deep mixture point processes, " Transaction of the Japanese Society for Artificial Intelligence. 2021.
  • Fujiwara, Y., Kanai, S., Ida, Y., Kumagai, A., and Ueda, N.,"Fast algorithm for anchor graph hashing," Proc. of the VLDB　Endowment, Vol.14, Issue 6, 2021.
  • Tanaka, Y., Iwata, T., Kurashima, T., Ueda, N., Tanaka, T., "Time-delayed collective flow diffusion models for inferring latent people flow from aggregated data at limited locations," Artificial Intelligence, Vol.292, 103430, 2021.
  • Kalantar, B., Ueda, N.,Saeidi, V.,Ahmadi, K.,Halin, A.A., & Shabani, F., "Landslide susceptibility mapping: Machine and ensemble learning based on remote sensing big data," Remote Sensing, 12(11), 1737, 2020.
  • Takahashi, I, Suzuki, Nao, Yasuda, N., Kimura, A., Ueda, N., Tanaka, M., Tominaga, N., Yoshida, N., "Photometric classification of hyper suprime-cam transients using machine learning," Publications of the Astronomical Society of Japan, Vol.72, Issue 5, 89, pp.1-22, 2020.
  • Iwata, T., Toyoda,M., Tora,S., and Ueda,N., "Anomaly Detection with Inexact Labels," Machine Learning, Vol.109, Issue. 8, pp.1617-1633, 2020.
  • Gibril, M. B. A., Kalantar, B., Al-Ruzouq, R., Ueda, N., Saeidi, V., Shanableh, A., Mansor, S., and Shafri, H. Z. M., "Mapping heterogeneous urban landscapes from the fusion of digital surface model and unmanned aerial vehicle-based images using adaptive multiscale image segmentation and classification," Remote Sensing, 2020,12(7), 1081; https://doi.org/10.3390/rs12071081, 2020.(to appear).
  • Yamamoto, Y., Tsuzuki, T., Akatsuka, J., Ueki, M., Morikawa, H., Numata, Y., Takahara, T., Tsuyuki, T., Shimizu, A., Maeda, K., Tsuchiya, S., Kanno, H., Kondo, Y., Tamiya, G., Ueda, N., and Kimura, G., "Automated acquisition of explainable knowledge from unannotated," Nature Communications, 10, 5642 2019.
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  • Al-Najjar, H. A., Kalantar, B., Pradhan, B., Saeidi, V., Halin, A. A., Ueda, N., and Mansor, S.,"Land cover classification from fused DSM and UAV images using convolutional neural networks", Remote Sensing, 11(12), 1461, 2019.
  • Yasuda, N., Tanaka, M., Tominaga, N., Jiang, J., Moriya, T., Morokuma, T., Suzuki, N., Takahashi, I., Yamaguchi, M., Maeda, K., Sako, M., Ikeda, S.,Kimura, A., Morii, M., Ueda, N., Yoshida, N., Lee, C., Suyu, S., Komiyama, Y., Regnault, N., and Rubin, D., "The Hyper Suprime-cam SSP transient survey in COSMOS: Overview,"Publications of the Astronomical Society of Japan, vol.71, No.4, pp.1--16, 2019.
  • Ueda, N., asd Fujino, A., "Partial auc maximization via nonlinear scoring functions," Xiv submit/2294250, 2018.
  • Ueda, N., and Naya, F., "Spatio-temporal multidimensional collective data analysis for providing comfortable living anytime and anywhere," APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, Vol.7, No.4, 2018.
  • Iwata, T., Hirao, T., Ueda, N.,"Topic models for unsupervised cluster matching," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Volume:30, Issue:4, pages 786--795, 2018.
  • Iwata, T., Shimizu, H., Naya, F. and Ueda, N., "Estimating people flow from spatio-temporal population data via collective graphical mixture models," ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, Vol. 3, Issue 1, Article 39. 2017.
  • Ishiguro, K., Sato, I. and Ueda, N., "Averaged collapsed variational Bayes inference," Journal of Machine Learning Resaerch (JMLR), Volume 18, Number 1, pp.1--29, 2017.
  • 上田修功, "時空間予測技術に基づく先行的集団最良誘導," 応用統計学(招待論文), Vol.45, No.3, pp.89-104, 2016.
  • Morii, M., Ikeda, S., Tominaga, N., Tanaka, M., Morokuma, T., Ishiguro, K., Yamato, J., Ueda, N., Suzuki, N., Yasuda, N. and Yoshida, N., "Machine-learning selection of optical transients in Subaru/hyper suprime-cam survey," Publication of Astronomical Society of Japan, Vol.68, No.6, pp.104-112, 2016.
  • Inoue, S., Ueda, N., Nohara, Y. and Nakashima, N., "Recognizing and understanding nursing activities for a whole day with a big data set," Journal of Information Processing, Vol.57, No.10, 2016.
  • 上田修功,"時空間予測技術とその先行的人流誘導への応用,"画像電子学会誌(招待論文), Vol.45, No.1, pp.4-11, 2016.
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  • Blondel, M., Onogi, A., Iwata, H. and Ueda, N., "A Ranking Approach to Genomic Selection,"PLOS ONE (peer-reviewed open acces journal), Public Library of Science, 2015.
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  • Iwata, T., Yamada, T., SakuraI, Y. and Ueda, N., "Sequential Modeling of Topics Dynamics with Multiple Timiscales," ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), Volume 5 Issue 4, 19:1-19:27, 2012.
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  • 藤野昭典, 上田修功, 永田昌明, "ラベルありデータの選択バイアスに頑健な 半教師あり学習," 情報処理学会論文誌, Vol.4, No.2, pp. 31-42, 2011.
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  • 藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳, "最大エントロピー原理に基づく付加情報 の効率的な利用によるテキスト分類," 情報処理学会論文誌, Vol.47, No.10, pp. 2929-2937, 2006, [情報処理学会].
  • 藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳, "半教師あり学習のための生成・識別ハイブリッド分類器の設計法人工知能学会論文誌, Vol.21, No.3, pp. 301-309, 2006.
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  • 岩田具治, 斎藤和巳, 上田修功, "パラメトリック埋め込み法によるクラス構造の可視化," 情報処理学会論文誌, vol.46,no.9, pp. 2337-2346, 2005.
  • 藤野 昭典, 上田 修功, 　斉藤 和巳, "生成・識別ハイブリッドモデルに基づく半教師あり学習," FIT2005 情報科学技術レターズ, 2005.
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  • 金田 有二, 斉藤 和巳, 上田 修功, "文書分類体系間の対応関係の自動抽出," FIT2004 情報科学技術レターズ, Vol. 3, pp.121-122, 2004.
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  • 藤野昭典, 上田修功, 斉藤和巳, "交差確認法に基づく適合性フィードバック," FIT2004 情報科学技術レターズ, Vol. 3, pp. 53-54, 2004.
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  • Inoue, M. and Ueda, N., "Exploitation of unlabeled sequences in hidden markov models," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol. 25, No. 12, pp1570-1581, 2003.
  • 渡部晋治, 南泰浩, 中村篤, 上田修功, "ベイズ的基準を用いた 状態共有型HMM構造の選択" 電子情報通信学会論文誌, (D-II), Vol. J86-DII, No. 6, pp. 776-786, 2003.
  • 井上雅史, 上田修功, "隠れマルコフモデルにおけるクラスラベル無しデータの利用 " 電子情報通信学会論文誌, (D-II), Vol. J86-DII, No.2, pp. 173-183, 2003.
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  • 上田修功,"最良モデル探索の変分ベイズ法," 人工知能学会論文誌, Vol.16, No.2, SP-F, 2001.
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  • 鈴木 敏, 上田修功, "モジュール競合学習を用いた適応的クラスタリング" 電子情報通信学会論文誌, (D-II), Vol. J83-DII, No. 6, pp. 1529-1538, 2000.
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  • 上田修功, "分類誤り最小基準に基づくニューラルネット識別機の最適線形統合法,"電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol. J82_DII, No. 3, pp. 522-530, 1999.
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  • Ueda, N. and Nakano, R., "A new competitive learning approach based on an equidistortion principle for designing optimal vector quantizers," Neural Networks, Vol.7, No.8, pp. 1211-1227, 1994.
  • 上田修功, 中野良平, "ベクトル量子化器設計のための淘汰型競合学習法 -等ひずみ原理とその実現アルゴリズム-" 電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol. J77-DII, No. 11, pp. 2265-2278, 1994.
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  • Suzuki, S., Ueda, N. and Sklansky, J., "Graph-Based Thinning for Binary Images," International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Vol. 7, No. 5 pp. 1009-1030, 1993.
  • 上田修功, 間瀬健二, 末永康仁, "弾性輪郭モデルとエネルギー最小化原理に基づく動輪郭追跡手法," 電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol. J75-DII, No. 1, pp. 111-120, 1992.
  • 上田修功, 鈴木智, "凹凸構造の一般化に基づく輪郭形状モデルの自動獲得," 電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol. J74-DII, No. 2, pp. 220-229, 1991.
  • 上田修功, 鈴木智, "多重スケールの凹凸構造を用いた変形図形のマッチングアルゴリズム," 電子情報通信論文誌(D-II), Vol. J73-DII, No. 7, pp. 992-1000, 1990.
  • 上田修功, 名倉正計, 小杉 信, 森 克己, "図面の2値化のための画質改善," テレビジョン学会誌, Vol. 42, No. 8, pp. 831-836, 1988.

●国際会議論文

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  • Tanaka, Y., Iwata, T., Ueda, N., "Neural operators for Hamiltonian and dissipative PDEs", Proc. of International Conference on Scientific Computation and Differenctial Equations", SciCADE2024, 2024.
  • Okazaki, T., Ito, T., Hirahara, K., Ueda, N., "Physics Informed Deep Learning for Modeling Coseismic Crustal Deformation," European Geosciences Union General Assembly, EGU23-1344, 2023.
  • Kalantar,B.,Ueda,N.,Zand,M.,& Al-Najjar,H.,"Moving object detection by low-rank analysis of region-based correlated motion fields," GARSS 2023-2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, (pp. 5874-5877), 2023.
  • Fujiwara, Y., Nakano, M., Kumagai, A., Ida, Y., Kimura, A., and Ueda, N., "Fast binary network hashing via graph clustering," Proc. of IEEE Conference on Bigdata, 2022.
  • Ichimura, T., Fujita, K., Koyama, K., Kusakabe, R., Kikuchi, Y., Hori, T., Hori, M., Maddegedara, L., Ohi, N., Nishiki, T., Inoue, H., Minami, K., Nishizawa, S., Tsuji, M., and Ueda, N., "152K-computer-node parallel scalable implicit solver for dynamic nonlinear earthquake simulation, " Proc. of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region, HPC Asia 2022. (Best Paper Finalists)
  • Tanaka, Y., Iwata, T., and Ueda, N., "Symplectic spectrum Gaussian processes: Learning a Hamiltonian from Noisy and sparse data, " Proc. of Neural Information Processing Systems, NeurIPS2022.
  • Mulia, I. E., Ueda, N., Miyoshi, T., Gusman, A. R., Satake, K., "Method for real-time prediction of tsunami inundation directly from offshore observations using machine learning," AGU Fall Meeting 2021, virtual meeting, 13-17 December 2021.
  • Hachiya, H., Nagayoshi, K., Iwasaki, A., Maeda, T., Ueda, N., and Fujiwara, H, "Position-dependent partial convolutions for supervised spatial interpolation, " Proc. of The 14th Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2022.
  • Tanaka, Y., Iwata, T., and Ueda, N., "Symplectic Spectrum Gaussian Processes: Learning a Hamiltonian from Noisy and Sparse Data," Proc of Neural Information Processing Systems, NeurIPS2022.
  • Kalantar, B., Ojogbane,S. S., Seydi,S. T., Halin, A., Mansor, S., Ueda,N, "A deep learning approach for automated building outlines extraction in compact urban environments," Proc. of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2022.
  • Kalantar, B., Seydi, S. T., Ueda,N., Saeidi, V., Halin, A. A., Shabani, F.,"Deep ensemble learning for land cover classification based on hyperspectral prisma image," Proc. of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2022.
  • Nakano, M., Nishikimi, R., Fujiwara, Y., Kimura, A., Yamada, T., and Ueda, N., "Nonparametric relational models with superrectangulation," Proc. of the 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2022), 2022.
  • Fujiwara, Y., Ida, Y., Kumagai, A., kanai, S., and Ueda, N., "Fast and accurate anchor graph-based label prediction,"Proc of the 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pp.504--513, 2021.
  • Jumaah, H. J., Kalantar, B., Ueda, N., Sani, O. S., Ajaj, Q. M., & Jumaah, S. J., "The effect of war on land use dynamics in mosul Iraq using remote sensing and GIS techniques," In 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS (pp. 6476-6479), 2021.
  • Fujita, K., Kikuchi, Y., Ichimura, T., Hori, M., Maddegedara, L., and Ueda, N., "GPU porting of scalable implicit solver with Green's function-based neural networks by open ACC," Proc. of Eighth Workshop on Accelerator Programming using Directives (WACCPD), 2021.
  • Futami, F., Iwata, T., Ueda, N., Sato, I., and Sugiyama, M., "Loss function based second-order Jensen inequality and its application to particle variational inference, " Proc. of Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2021.
  • Nakano, M., Fujiwara, Y., Kimura, A., Yamada, T., and Ueda, N., "Permuton-induced Chinese restaurant process," Proc. of Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2021.
  • Yamagishi, Y., Saito, K., Hirahara, K., and Ueda, N., "Constructing weighted networks of earthquakes with multiple-parent nodes based on correlation-metric," Proc. of International Conference on Complex Networks and their Applications, COMLEX NETWROKS2021.
  • Nakano, M., Fujiwara, Y., Kimura, A., Yamada, T., and Ueda, N., "Bayesian nonparametric model for arbitrary cubic partitioning," Proc. of Asian Conference on Machine Learning (ACML2021), 2021.
  • Futami, F., Iwata, T., Sato, I,, and Ueda, N., "Skew symmetrically perturbed gradient flow for convex optimization," Proc. of Asian Conference on Machine Learning (ACML2021), 2021.
  • Hachiya, H., Masamoto, Y., Mori, Y., and Ueda, N., "Encoder-decoder-based image transformation approach for integrating precipitation forecasts," Proc. of Asian Conference on Machine Learning (ACML2021), 2021.
  • Yamagishi, Y., Saito,K., Hirahara, K., and Ueda, N., "Magnitude-weighted mean-shift clustering with leave-one-out bandwidth estimation," Proc. of Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI2021), 2021.
  • Nakano, M., Kimura, A., Yamada, T, and Ueda, N., "Baxter permutation process, " Proc. of Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2020.
  • Yamaguchi, Y., Saito, K., Hirahara, K., and Ueda, N., "Spatio-temporal clustering of earthquakes based on average magnitudes," Proc. of International Conference on Complex Networks and their Applications, 2020.
  • Yamaguchi, T., Ichimura, T., Fujita, K., Hori, M., Wijerathne, L., and Ueda, N., "Data-driven approach to inversion analysis of three-dimensional inner soil structure via wave propagation analysis," Proc. of International Conference on Computational Science (ICCS-2020).
  • Fujiwara、Y., Kumagai, A., Kanai, S., Ida, Y., and Ueda, N.,"Efficient algorithm for the b-matching graph," proc. of ACM SIG-KDD 2020.
  • Miyoshi, T., Honda,T., Otsuka,S., Amemiya, A., Maejima,Y., Ishikawa, Y., Seko, H.,Yoshizaki,Y., Ueda,N., Tomita, H., Ishikawa,Y., Satoh,S., Ushio,T., Koike,K., and Nakada, Y., "Big data assimilation: Real-time workflow for 30-second-update forecasting and perspectives toward DA-AI integration," Proc. of EGU General Assembly, EGU2020-2483, 2020.
  • Kalantar, B., Ueda, N., Al-Najjar, H. A. H.Saeidi, V., Gibril, M. B. A, Halin, A.,"A comparison between three conditioning factors dataset for landslide prediction in the Sajadrood Catchment of Iran," Proc. of ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (ISPRS),2020 (to appear).
  • Yamaguchi, T., Ichimura, T., Fujita, K., Naruse,A., Wells,J.C., Zimmer, C. J., Straatsma,T.P., Hori,M., Lalith, W., and Ueda, N., "Implicit low-order finite element solver with small matrix-matrix multiplication accelerated by AI-specific hardware," Proc. Of Platform for Advanced Scientific Computing Conference (PASC2020), 2020 (accepted).
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  • Hachiya, H., Yamamoto, Y., Hirahara, K, and Ueda, N., "Adaptive truncated residual regression for fine-grained regression problems," Proc. of Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2019.
  • Miyoshi, T., Otsuka, S., Honda, T., Lien, G., Maejima, Y., Ohhigashi, M., Yoshizaki, Y., Seko, H., Tomita, H., Satoh, S., Ushio, T., Gerofi, B., Ishikawa, Y., Ueda, N., Koike, K., Nakada, Y., "Big data assimilation: Past 6 years and future plans," AMS 39th Conference on Radar Meteorology, 2019. *AMS: American Meteorological Society
  • Otsuka,T.,Shimizu,H.,Iwata,T.,Naya,F.,Sawada,H., and Ueda,N., "Bayesian optimization for crowd traffic control using multi-agent simulation," Proc. Intelligent transportation systems conference (ITSC), 2019. Omi, T, Ueda, N, and Aihara, K,"Fully neural based model for general temporal point processes," Proc. Neural Information Processing Systems, NeuriPS2019.
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