2022/04/12 更新

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ツツイ カズシ
筒井 和詩
TSUTSUI Kazushi
所属
大学院情報学研究科 附属価値創造研究センター 特任助教
職名
特任助教

学位 1

  1. 博士(学術) ( 2020年2月   東京大学 ) 

研究キーワード 8

  1. マルチエージェントシステム

  2. 集団運動

  3. 巧みさ

  4. 深層学習

  5. 機械学習

  6. 運動学習

  7. 運動制御

  8. スポーツ科学

研究分野 3

  1. 情報通信 / 知能情報学

  2. ライフサイエンス / 体育、身体教育学

  3. ライフサイエンス / スポーツ科学

経歴 5

  1. 名古屋大学   大学院情報学研究科 知能システム学専攻   特任助教

    2020年5月 - 現在

  2. 名古屋大学   大学院情報学研究科 知能システム学専攻   研究員

    2020年4月

  3. 名古屋大学   未来社会創造機構 モビリティ社会研究所   研究員

    2019年5月 - 2020年3月

  4. 東京学芸大学   教育学部 芸術・スポーツ科学系   非常勤講師

    2018年10月 - 2019年3月

  5. 日本学術振興会   特別研究員(DC2)

    2017年4月 - 2019年3月

学歴 3

  1. 東京大学   大学院総合文化研究科   広域科学専攻 生命環境科学系 博士課程

    2016年4月 - 2019年3月

  2. 東京大学   大学院総合文化研究科   広域科学専攻 生命環境科学系 修士課程

    2014年4月 - 2016年3月

  3. 東京学芸大学   教育学部   芸術・スポーツ文化課程 生涯スポーツ専攻

    2009年4月 - 2013年3月

 

論文 6

  1. Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral model 査読有り

    Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Kazushi Tsutsui, Emyo Fujioka, Nozomi Nishiumi, Ryoya Tanaka, Mika Fukushiro, Kaoru Ide, Hiroyoshi Kohno, Ken Yoda, Susumu Takahashi, Shizuko Hiryu, Yoshinobu Kawahara

    Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS'21)   34 巻   2021年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

  2. Flexible prediction of opponent motion with internal representation in interception behavior 査読有り

    Tsutsui Kazushi, Fujii Keisuke, Kudo Kazutoshi, Takeda Kazuya

    Biological Cybernetics   115 巻 ( 5 ) 頁: 473 - 485   2021年8月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  3. Human Navigational Strategy for Intercepting an Erratically Moving Target in Chase and Escape Interactions 査読有り

    Kazushi Tsutsui, Masahiro Shinya, Kazutoshi Kudo

    Journal of Motor Behavior   52 巻 ( 6 ) 頁: 750 - 760   2020年11月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  4. 1対1の攻防における競合スキルの評価 招待有り

    筒井和詩, 藤井慶輔

    体育の科学   70 巻 ( 4 ) 頁: 281 - 285   2020年4月

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    記述言語:日本語  

  5. Underlying structure in the dynamics of chase and escape interactions 査読有り

    Kazushi Tsutsui, Masahiro Shinya, Kazutoshi Kudo

    Scientific Reports   9 巻 ( 15051 )   2019年12月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  6. Spatiotemporal characteristics of an attacker’s strategy to pass a defender effectively in a computer-based one-on-one task 査読有り

    Kazushi Tsutsui, Masahiro Shinya, Kazutoshi Kudo

    Scientific Reports   9 巻 ( 17260 )   2019年12月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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MISC 8

  1. 追跡行動における内部表象を介したターゲット運動の柔軟な予測 査読有り

    筒井 和詩, 藤井 慶輔, 工藤 和俊, 武田 一哉  

    人工知能学会全国大会論文集   2021年6月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

  2. ヒトの追跡および逃避行動における移動軌道のデータ駆動型モデリング 査読有り

    筒井 和詩, 藤井 慶輔, 武田 一哉  

    人工知能学会全国大会論文集   2020年6月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

  3. 対人間競合課題における攻守方略と成否決定要因

    筒井和詩, 進矢正宏, 工藤和俊  

    運動学習研究会報告集27 巻   頁: 25 - 31   2018年

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

  4. Dynamics of Interception in defender versus attacker 査読有り

    Journal of Sport & Exercise Psychology39 巻 ( supplement ) 頁: 190 - 191   2017年6月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(国際会議)  

  5. 二者間競合課題における捕捉ダイナミクス

    筒井和詩, 進矢正宏, 工藤和俊  

    運動学習研究会報告集26 巻   頁: 26 - 31   2017年

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

  6. 03心−24−ポ−01 1対1突破-阻止課題における追跡方略の熟達差

    筒井 和詩, 進矢 正宏, 工藤 和俊  

    日本体育学会大会予稿集67 巻   頁: 117 - 117   2016年8月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

  7. 1対1突破課題における勝敗の決定要因

    筒井和詩, 進矢正宏, 工藤和俊  

    運動学習研究会報告集24 巻   頁: 25 - 28   2016年

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

  8. サッカーの1対1における対人スキル

    筒井和詩, 工藤和俊  

    運動学習研究会報告集23 巻   頁: 1 - 4   2015年

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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科研費 2

  1. 根拠と因果に基づく実世界インタラクションの予測・制御に関する領域横断的研究

    研究課題/研究課題番号:21H04892  2021年4月 - 2024年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    武田 一哉, 藤井 慶輔, 戸田 智基, 竹内 栄二朗, 石黒 祥生, カルバヨ アレックサンダー, 丁 明, 宮島 千代美, 大谷 健登, 筒井 和詩

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    担当区分:研究分担者 

    自動運転のように、実世界で人間と環境が相互作用する実世界インタラクションを予測・制御する方法論が求められている。深層学習の活用に期待が集まっているが、根拠に基づくモデル化の困難さ、場合を尽くしたデータ収集の困難さなどから、未だ機械学習で実環境の人間行動を再現することは容易ではない。研究は応用領域毎に進められ多様な知見が蓄積されているが、この問題構造は共通している。本研究の目的は、原理や因果を陽にモデルに組み入れる方法で、運転・スポーツ・音声に関する実世界インタラクションが予測・制御可能なことを横断的・実証的に確認し、実世界インタラクションの複数領域における共通構造を明らかにすることである。

  2. 対人競技の攻守における認知・運動制御機構の解明

    研究課題/研究課題番号:17J10922  2017年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  特別研究員奨励費 

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    配分額:1900000円