投稿者: SISAYKEOPhonepaserth

投稿日:

International Conference on Machine Learning Physics（MLPhys）2026 参加報告

MLPhys 2026 – International Conference on Machine Learning Physics 2026 が、2026年7月13日から15日まで、沖縄県那覇市の 自治会館（2階 において開催されました。

MLPhysは、物理学と機械学習の融合をテーマとした国際会議であり、物理現象の理解や科学的発見への機械学習の応用、および物理学の理論や数理構造を活用した新たな機械学習手法の開発について、幅広い研究成果が発表・議論される国際会議です。物理学、情報科学、応用数学など多様な分野の研究者が集まり、活発な意見交換が行われました。

本研究室では、以下のポスター発表を行いました。

発表日：2026年7月13日（月）

  • Phonepaserth Sisaykeo and Shogo Muramatsu, “Koopman–Chebyshev Spectrum Linking for Data-Driven PDE Identification,” MLPhys 2026 – International Conference on Machine Learning Physics 2026, Okinawa, Japan, 2026.

本研究では、Chebyshevスペクトル表現を共通基盤として、観測データから構築したKoopman作用素と方程式から導かれるKoopman作用素を関連付けることにより、支配偏微分方程式（PDE）をデータ駆動的に同定するフレームワークを提案しました。ポスター発表では、Koopman–Chebyshev Spectrum Linkingフレームワークの基本的な考え方を紹介するとともに、観測データから未知の力学システムを同定・解析するための応用可能性について説明しました。

会議期間中は、機械学習と物理学の融合分野に関する招待講演やポスター発表に参加し、最新の研究成果に触れることができました。特に、Physics-Informed Machine Learning、科学的発見（Scientific Discovery）、逆問題（Inverse Problems）、量子多体系（Quantum Many-Body Systems）、ニューラルネットワーク理論、およびデータ駆動型物理モデリングなど、幅広い研究分野に関する講演から、多くの知見を得ることができました。

また、ポスター発表では、さまざまな研究分野の研究者の方々と活発な議論を行うことができました。参加者からいただいたご質問やご意見、ご提案は、本研究を新たな視点から見直す良い機会となり、今後の研究の発展につながる多くの示唆を得ることができました。特に、観測データ、スペクトル表現、Koopman作用素、および支配偏微分方程式（PDE）同定との関係について、より分かりやすく説明するための貴重なフィードバックをいただきました。

最後に、ポスターをご覧いただき、貴重なご意見やご助言をくださった皆様に心より感謝申し上げます。MLPhys 2026への参加は、本研究成果を広く発信するとともに、機械学習、計算物理学、および関連分野の研究者との交流を深め、学際的研究の最新動向を学ぶ貴重な機会となりました。私たちは、本会議で得られた知見やフィードバックを今後の研究活動に活かし、さらなる研究の発展につなげていきたいと考えています。

 

投稿日:

IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2026 参加報告

ICASSP 2026 が，2026年5月4日から8日まで，スペイン・バルセロナの Centre de Convencions Internacional de Barcelona にて開催されました．

ICASSP は，音響・音声信号処理，画像・映像処理，機械学習，人工知能，センサ駆動型信号解析など，信号処理分野における幅広い研究テーマを対象とした国際会議であり，世界中の研究者・技術者・企業関係者が集まり，最新の研究成果について議論を行う国際的に著名な会議です．

我々は以下の論文を発表した：

セッション情報
セッション名： SPTM-P20: Machine Learning and Sensor-Driven Signal Analysis
発表形式：Poster Presentation
発表日時：2026年5月8日（金）

発表ポスターおよび関連資料は，IEEE SPS SigPort にて公開されています.

 

 

 

ICASSP 2026 では，世界各国から多くの研究者や企業関係者が参加し，信号処理および人工知能分野に関する最先端の研究発表や活発な議論が行われました．今年度は4,844名を超える現地参加者が集まり，関連分野への関心の高まりを実感する機会となりました．

会期中には，プレナリー講演，テクニカルセッション，ポスター発表などに参加し，最新の研究動向や技術について理解を深めることができました．また，さまざまな研究者との交流を通じて，有意義な議論や研究交流を行うことができました．

本研究発表では，Koopman作用素理論とChebyshev近似に基づく支配偏微分方程式（PDE）同定フレームワークについて紹介し，多くの参加者から貴重なコメントや意見をいただきました．今回の国際会議参加は，研究成果を発信するとともに，国際的な研究交流を深める大変貴重な経験となりました．

最後に，本研究および国際会議参加にあたり，ご支援いただいた皆様に心より感謝申し上げます．今後も研究活動に励み，信号処理分野の発展に貢献できるよう努めてまいります．

 

投稿日:

メディア工学研究会(ME)2024年10月参加報告

2024年10月1日（木）～2日（金）の2日間、機械振興会館B3F第1会議室（〒105-0011 東京都港区芝公園3-5-8）にて、映像情報メディア学会技術部会（ME）が開催されました。

本研究室からは以下の発表を行いました。

このプレゼンテーションを通じて、メディア工学やデジタルモデリングの教授や専門家の方々と有意義な議論を交わし、デジタル・ツイン・アプリケーションの最新の進歩について見識を深めました。貴重なフィードバックをいただき、私たちの研究がさまざまな分野や機関の研究者の関心を集めていることを知り、興奮しました。

メディア工学の多様なアプローチを取り上げたプレゼンテーションに参加し、新鮮な視点と今後の研究へのインスピレーションを得ることができ、充実した経験となりました。

 

投稿日:

新潟大学データサイエンス・AIシンポジウム2024 参加報告

2024年9月19日（木）万代シルバーホテル（新潟市中央区万代1丁目3-30）にて、新潟大学データサイエンス・AIシンポジウム2024が開催されました。

本研究室からは以下のポスター発表を行いました。

  • Tsubasa NAITO1， Ryuto ITO1， Yuichi TANAKA2， Shogo MURAMATSU1 (1. Niigata Univ.，2. Osaka Univ.) : DICTIONARY LEARNING FOR DIRECTED GRAPH SIGNALS VIA AUGMENTED GFT

  • Phonepaserth Sisaykeo1, Hiroyasu Yasuda1, Kiyoshi Hayasaka1 and Shogo Muramatsu1 (1. Niigata University) :  FLOW-PATH FITTING FROM IMAGES WITH SUPPORT VECTOR REGRESSION FOR RIVER HEALTH ASSESSMENT

  • Ryuto Ito1, Tsubasa Naito1, Hiroyasu Yasuda1, Masaaki Nagahara2 and Shogo Muramatsu1 (1. Niigata Univ., 2. Hiroshima Univ.) :  SPARSE-CODED TIME-DELAY GRAPH DMD FOR PREDICTION OF RIVER WATER LEVEL DISTRIBUTION

生成AI、ビッグデータ、クラウド技術の最新動向について学ぶ貴重な機会となりました。また、ポスターセッションでは、参加者との活発な意見交換の中で有益なフィードバックを受けることができました。

研究の意義を再確認する機会となり、刺激的な経験となりました。

投稿日:

ITC-CSCC 2024 参加報告

ITC-CSCC2024は、2024年7月2日から5日まで、沖縄の沖縄科学技術大学院大学（OIST）で開催されました。

2024は、回路設計、システム設計、コンピュータ・システム、通信ネットワークの分野をカバーする韓国、タイ、そして日本からの参加者を主とした国際会議です。

私たちは次のようなプレゼンテーションを行いました。

SS-5 センシング・アプリケーションのための信号処理、日付 2024年7月4日

  • Phonepaserth Sisaykeo1, Hiroyasu Yasuda1, Kiyoshi Hayasaka1 and Shogo Muramatsu1 (1. Niigata University) :  FLOW-PATH FITTING FROM IMAGES WITH SUPPORT VECTOR REGRESSION FOR RIVER HEALTH ASSESSMENT

ポスターIII、日付 2024年7月4日

  • Ryuto Ito1, Tsubasa Naito1, Hiroyasu Yasuda1, Masaaki Nagahara2 and Shogo Muramatsu1 (1. Niigata Univ., 2. Hiroshima Univ.) :  SPARSE-CODED TIME-DELAY GRAPH DMD FOR PREDICTION OF RIVER WATER LEVEL DISTRIBUTION

どちらの発表も会議出席者から好評を得られました。洞察に満ちた議論や共同研究の可能性を呼び起こしました。ITC-CSCC2024への参加は、研究成果を共有し、フィードバックを得て、この分野の専門家とネットワークを築く貴重な機会となりました。

今後もITC-CSCCコミュニティへの参加と貢献を楽しみにしています。