Updated on 2024/10/04
Materials Informatics
Bayesian optimization
Bioinformatics
Gaussian process bandit
Active Learning
Japan Science and Technology Agency PRESTO Researcher
2024.10
RIKEN Data-Driven Biomedical Science Team Visiting researcher
2024.5
Country：Japan
Nagoya University Graduate School of Engineering Assistant Professor
2024.4
Country：Japan
Japan Science and Technology Agency ACT-X Researcher
2023.10 - 2025.3
Country：Japan
Nagoya University Graduate School of Engineering Invited Researcher
2023.4 - 2024.3
Country：Japan
RIKEN Data-Driven Biomedical Science Team Postdoctoral Researcher
2023.4 - 2024.3
Country：Japan
CyberAgents AI Lab Collaborative Researcher
2022.6 - 2023.3
Country：Japan
Japan Society for the Promotion of Science Research Fellowship for Young Scientists (DC2)
2021.4 - 2023.3
Country：Japan
RIKEN Data-Driven Biomedical Science Team Junior Research Associate
2020.4 - 2021.3
Country：Japan
Nagoya Institute of Technology Graduate School of Engineering Doctor's Course Computer Science and Engineering
2020.4 - 2023.3
Country： Japan
Nagoya Institute of Technology Graduate School of Engineering Master's course Computer Science and Engineering
2018.4 - 2020.3
Country： Japan
IBIS Workshop 優秀プレゼンテーション賞 ファイナリスト
2023.11
IBISML 研究会賞 ファイナリスト
2023.10
Nagoya Institute of Technology Student Research Encouragement Award by President
2023.3 Nagoya Institute of Technology
IEICE TC-IBISML Research Award Finalist (Co-author)
2022.10
Nagoya Institute of Technology Student Research Encouragement Award by Vice-president
2021.3 Nagoya Institute of Technology
Posterior Sampling-Based Bayesian Optimization with Tighter Bayesian Regret Bounds Reviewed
Shion Takeno, Yu Inatsu, Masayuki Karasuyama, Ichiro Takeuchi
Proceedings of The 41th International Conference on Machine Learning (ICML 2024) Vol. 235 page： 47510 - 47534 2024
Randomized Gaussian Process Upper Confidence Bound with Tighter Bayesian Regret Bounds Reviewed
Shion Takeno, Yu Inatsu, Masayuki Karasuyama
Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML) Vol. 202 page： 33490 - 33515 2023
Towards Practical Preferential Bayesian Optimization with Skew Gaussian Processes Reviewed
Shion Takeno, Masahiro Nomura, Masayuki Karasuyama
Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML) Vol. 202 page： 33516 - 33533 2023
Sequential and Parallel Constrained Max-value Entropy Search via Information Lower Bound. Reviewed
Shion Takeno, Tomoyuki Tamura, Kazuki Shitara, Masayuki Karasuyama
Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML) page： 20960 - 20986 2022
Multi-fidelity Bayesian Optimization with Max-value Entropy Search and its Parallelization. Reviewed
Shion Takeno, Hitoshi Fukuoka, Yuhki Tsukada, Toshiyuki Koyama, Motoki Shiga, Ichiro Takeuchi, Masayuki Karasuyama
Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML) page： 9334 - 9345 2020
Risk Seeking Bayesian Optimization under Uncertainty for Obtaining Extremum Reviewed
Shogo Iwazaki, Tomohiko Tanabe, Mitsuru Irie, Shion Takeno, Yu Inatsu
Proceedings of the 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics Vol. 238 page： 1252 - 1260 2024
Multi-objective Bayesian Optimization with Active Preference Learning Reviewed
Ryota Ozaki, Kazuki Ishikawa, Youhei Kanzaki, Shinya Suzuki, Shion Takeno, Ichiro Takeuchi, Masayuki Karasuyama
Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence Vol. 38 ( 13 ) page： 14490 - 14498 2024
Bounding Box-based Multi-objective Bayesian Optimization of Risk Measures under Input Uncertainty Reviewed
Yu Inatsu, Shion Takeno, Hiroyuki Hanada, Kazuki Iwata, Ichiro Takeuchi
Proceedings of the 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics Vol. 238 page： 4564 - 4572 2024
Hot off the Press: Towards Practical Preferential Bayesian Optimization with Skew Gaussian Processes Reviewed
Shion Takeno, Masahiro Nomura, Masayuki Karasuyama
Proceedings of the Companion Conference on Genetic and Evolutionary Computation (GECCO2024), Association for Computing Machinery page： 59 - 60 2024
Failure-Aware Gaussian Process Optimization with Regret Bounds Reviewed
Shogo Iwazaki, Shion Takeno, Tomohiko Tanabe, Mitsuru Irie
Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023) page： 24388 - 24400 2023
A Generalized Framework of Multifidelity Max-Value Entropy Search Through Joint Entropy. Reviewed
Shion Takeno, Hitoshi Fukuoka, Yuhki Tsukada, Toshiyuki Koyama, Motoki Shiga, Ichiro Takeuchi, Masayuki Karasuyama
Neural Computation Vol. 34 ( 10 ) page： 2145 - 2203 2022
Preferential Bayesian Optimization with Hallucination Believer Reviewed
Shion Takeno, Masahiro Nomura, Masayuki Karasuyama
NeurIPS Workshop on Gaussian Processes, Spatiotemporal Modeling, and Decision-making Systems 2022
Bayesian Optimization for Distributionally Robust Chance-constrained Problem. Reviewed
Yu Inatsu, Shion Takeno, Masayuki Karasuyama, Ichiro Takeuchi
Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML) page： 9602 - 9621 2022
Bayesian Optimization for Cascade-Type Multistage Processes. Reviewed
Shunya Kusakawa, Shion Takeno, Yu Inatsu, Kentaro Kutsukake, Shogo Iwazaki, Takashi Nakano, Toru Ujihara, Masayuki Karasuyama, Ichiro Takeuchi
Neural Computation Vol. 34 ( 12 ) page： 2408 - 2431 2022
Cost-effective search for lower-error region in material parameter space using multifidelity Gaussian process modeling Reviewed
Shion Takeno, Yuhki Tsukada, Hitoshi Fukuoka, Toshiyuki Koyama, Motoki Shiga, Masayuki Karasuyama
Physical Review Materials Vol. 4 ( 8 ) 2020.8
Multi-objective Bayesian Optimization using Pareto-frontier Entropy. Reviewed
Shinya Suzuki, Shion Takeno, Tomoyuki Tamura, Kazuki Shitara, Masayuki Karasuyama
Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning(ICML) page： 9279 - 9288 2020
Estimation of material parameters based on precipitate shape: efficient identification of low-error region with Gaussian process modeling Reviewed
Yuhki Tsukada, Shion Takeno, Masayuki Karasuyama, Hitoshi Fukuoka, Motoki Shiga, Toshiyuki Koyama
Scientific Reports Vol. 9 ( 1 ) 2019.12
マテリアル・機械学習・ロボット（現代化学増刊48）
竹野思温, 烏山昌幸, 竹内一郎（ Role： Contributor , 第Ⅲ部 材料科学のためのベイズ最適化 使いこなし, 9 精度・正確度と観測コストを考慮したマルチフィデリティ最適化）
東京化学同人 2024.3 （ ISBN:9784807913480 ）
マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
執筆者:58名（ Role： Contributor , 第4章 第5節 精度と観測コストのトレードオフを考慮したベイズ的探索法: 材料パラメータ推定での適用事例）
技術情報協会 2023.10 （ ISBN:4861048540 ）
ベイズ最適化の基礎と材料探索への応用
Materials stage 2023.6
乱択ガウス過程UCBとその期待リグレット上界 Invited
竹野思温
第23回情報科学技術フォーラム トップコンファレンスセッション 2024.9.4
選好考慮型多目的ベイズ最適化によるユーザの好みを反映したハイパーパラメータ最適化
尾崎令拓, 石川和樹, 神崎陽平, 竹野思温, 竹内一郎, 烏山昌幸
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2022) 2022.12
複数目的のレベル集合推定のための適応的意思決定アルゴリズムの提案
岩崎 省吾, 竹野思温, 稲津佑, 松井孝太
第37回人工知能学会全国大会 2023.6
最適値の情報量に基づいたマルチフィデリティベイズ最適化
竹野思温, 烏山昌幸
第37回人工知能学会全国大会 2023.6
情報量の下界に基づく逐次的及び並列的な制約付きベイズ最適化
竹野思温, 田村友幸, 設楽一希, 烏山昌幸
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2022) 2022.1
情報量の下界に基づく制約付きベイズ最適化
竹野思温, 田村友幸, 設楽一希, 烏山昌幸
第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021) 2021.11
情報量に基づく複数タスクの同時ベイズ最適化
山田倫太郎, 竹野思温, 烏山昌幸
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2022) 2022.1
専門家の知識を入れたものづくりのためのデータ同化（i）-手法の提案-
沓掛健太朗, 竹野思温, 太田壮音, 烏山昌幸, 竹内一郎, 宇治原徹
第83回応用物理学会秋季学術講演会 2022.9
専門家の知識を入れたものづくりのためのデータ同化（ii）-SiC溶液成長シミュレーションへの適用-
太田壮音, 沓掛健太朗, 竹野思温, 烏山昌幸, 竹内一郎, 原田俊太, 田川美穂, 宇治原徹
第83回応用物理学会秋季学術講演会 2022.9
多段階プロセスに対するベイズ最適化の中断可能設定への拡張
草川隼也, 竹野思温, 沓掛健太朗, 竹内一郎
第18回情報学ワークショップ (WINF2020) 2020.11
分布的ロバストな機会制約付き最適化問題に対する能動学習
稲津佑, 竹野思温, 烏山昌幸, 竹内一郎
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2021) 2021.6
出力空間の情報量を用いたベイズ最適化とその発展 Invited
竹野思温
第5回 統計・機械学習若手シンポジウム (StatsML Symposium'20) 2020.12
出力空間の情報量に基づくベイズ最適化の発展
竹野思温
理研AIP データ駆動型生物医科学チーム オンラインセミナー 2022.9
入力不確実性が存在する下での信用領域を用いたリスク尺度に対する多目的ベイズ最適化手法
稲津佑, 花田博幸, 岩田和樹, 竹野思温, 竹内一郎
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2023) 2023.10.30
入力データ分布に対する不確実性の下での分布ロバストな能動学習
大藏芳斗, 稲津佑, 竹野思温, 花田博幸, 青山竜也, 田中智成, 赤羽智志, 小嶋信矢, 李翰柱, 竹内一郎
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2023) 2023.10.30
事後分布からのサンプルに基づくベイズ最適化
竹野思温, 稲津佑, 烏山昌幸, 竹内一郎
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2023) 2023.10.30
乱択GP-UCBアルゴリズムのリグレット解析
竹野思温, 稲津佑, 烏山昌幸
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML2022) 2022.12
ガウス過程に対する乱択UCBアルゴリズム
Japanese Joint Statistical Meeting. 2023.9.5
カスケードタイプの多ステージプロセスに対するベイズ最適化
草川隼也, 竹野思温, 稲津佑, 沓掛健太朗, 岩崎省吾, 中野高志, 烏山昌幸, 宇治原徹, 竹内一郎
第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021), 2021.11
Pareto-frontier Entropyに基づく多目的ベイズ最適化
鈴木進也, 竹野思温, 田村友幸, 設楽一希, 烏山昌幸
第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019) 2019.11
Max-value Entropy Searchに基づくMulti-fidelityベイズ最適化
竹野思温, 福岡準史, 塚田祐貴, 小山敏幸, 志賀元紀, 竹内一郎, 烏山昌幸
第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019) 2019.11
人間参加型選好ベイズ最適化の半導体製造プロセス開発への応用
松田凌芽, 霜田大貴, 吉田拓未, 竹野思温, 沓掛健太朗, 宇治原徹, 竹内 一郎
第71回応用物理学会春季学術講演会 2024.3
発展的最適化問題のための理論保証付き乱択ベイズ最適化法の構築と材料分野への応用
Grant number：24K20847 2024.4 - 2027.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
竹野 思温
Developing practical human-in-the-loop preferential optimization method and its theoretical guarantee
Grant number：JPMJAX23CD 2023.10 - 2026.3
Japan Science and Technology Agency
Authorship：Principal investigator
乱択ベイズ最適化法の開発およびその理論保証と材料分野への応用
Grant number：23K19967 2023.8 - 2025.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 研究活動スタート支援
竹野 思温
Authorship：Principal investigator
Grant amount：\2860000 （ Direct Cost: \2200000 、 Indirect Cost：\660000 ）
出力空間情報量に基づくマルチフィデリティベイズ最適化とその材料分野への応用
Grant number：21J14673 2021.4 - 2023.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費 特別研究員奨励費
竹野 思温
Authorship：Principal investigator
Grant amount：\1500000 （ Direct Cost: \1500000 ）
本年度は, 出力空間情報量に基づくマルチフィデリティベイズ最適化について拡張を行った. まず, 提案法に必要となる数値積分などの近似方法についてより効率的な計算法を確立した. これにより, 近似精度を高めつつさらに高速な情報量の評価が可能となった. さらに, より複雑な, 複数のデータの観測を同時に行える場合を考えた. 例えば, 計算材料科学などの分野では, 長い時間をかけてシミュレーションを行うことで物性値などを計算することがある. このような場合には, その途中で近似的な物性値も同時に観測することができる. 本拡張ではこのような複数のデータが同時に与えられることを考慮した指標を設計した. また, この指標の非常に効率的な導出法を示し, より効率的な最適化が行えることを示した. 本研究成果は国際雑誌へと投稿を行い, Major Revision の判定を受け修正中である.
また, 実践上重要な制約付き最適化問題にも取り組み, 出力空間情報量に基づく制約付きベイズ最適化の研究も行った. 本研究では,制約付き最適化問題に対して既存法を単純に拡張したアプローチを適用すると理論・実践的問題が生じることを示した. この問題点に対し, 情報量の下界に基づくより頑健な近似方法を提案し, また並列観測が行える場合への拡張も行った. さらに, 得られた推定量に関する理論的な検討も行った. 既存の出力空間情報量に基づく単純な拡張を含むいくつかの手法と比較し, 高い性能を持つことを数値実験により示した. この研究成果は国際学会へと投稿を行っている.
Estimation device, estimation method, and program
Dynamic System Control Theory
2024.4 （Nagoya University）
Mathematics Ⅱ Tutorial
2024.4 （Nagoya University）
Program committee of The 27th Information-Based Induction Sciences Workshop (IBIS 2024)
Role(s)：Planning, management, etc.
2024.11
Reviewer at The 41th International Conference on Machine Learning
Role(s)：Peer review
Reviewer at The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics
Role(s)：Peer review
Reviewer at Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023, Top Reviewer)
Role(s)：Peer review
