研究者データベース
| 田村 康将(タムラ ヤスマサ) |
| 情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 |
| 助教 |
Last Updated :2024/05/09
基本情報
所属
職名
J-Global ID
研究キーワード
研究分野
職歴
- 2024年03月 - 現在 東京工業大学 情報理工学院 特定助教
- 2024年01月 - 現在 北海道大学 大学院情報科学研究科 助教
- 2017年04月 - 2023年12月 東京工業大学 情報理工学院 助教
- 2015年04月 - 2017年03月 北海道大学 大学院情報科学研究科 複合情報学専攻 学振特別研究員 (PD)
- 2016年03月 - 2017年02月 Université Libre de Bruxelles IRIDIA Visiting Researcher
学歴
- 2014年04月 - 2015年03月 北海道大学 大学院情報科学研究科 情報理工学専攻
- 2012年04月 - 2014年03月 北海道大学 大学院情報科学研究科 複合情報学専攻
- 2008年04月 - 2012年03月 北海道大学 工学部 情報エレクトロニクス学科
所属学協会
研究活動情報
論文
- Keisuke Okumura 0001, François Bonnet 0001, Yasumasa Tamura, Xavier DéfagoIEEE Transactions on Robotics 39 4 2720 - 2737 2023年08月 [査読有り]
- Yuji Yamazaki, Yasumasa Tamura, Xavier Défago, Ehsan Javanmardi, Manabu Tsukada25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC) 3597 - 3604 2023年 [査読有り]
- Nicholaus D. Yosodipuro, Ehsan Javanmardi, Jin Nakazato, Yasumasa Tamura, Xavier Défago, Manabu Tsukada25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC) 1927 - 1934 2023年 [査読有り]
- Xiangyu Su, Xavier Défago, Mario Larangeira, Kazuyuki Mori, Takuya Oda, Yuta Okumura, Yasumasa Tamura, Keisuke TanakaIACR Cryptology ePrint Archive 2022 1471 - 1471 2022年 [査読無し]
- Keisuke Okumura 0001, François Bonnet 0001, Yasumasa Tamura, Xavier DéfagoIJCAI 4649 - 4656 2022年 [査読有り]
- Keisuke Okumura 0001, Manao Machida, Xavier Défago, Yasumasa TamuraArtif. Intell. 310 103752 - 103752 2022年 [査読有り]
- Satoshi Tanaka, François Bonnet 0001, Sébastien Tixeuil, Yasumasa TamuraAdvances in Computer Games - 17th International Conference(ACG) 85 - 95 2021年 [査読有り]
- Mai Hirata, Manabu Tsukada, Keisuke Okumura 0001, Yasumasa Tamura, Hideya Ochiai, Xavier Défago94th IEEE Vehicular Technology Conference 1 - 7 2021年 [査読有り]
- Keisuke Okumura 0001, Yasumasa Tamura, Xavier DéfagoIEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS) 9690 - 9697 2021年 [査読有り]
- Shota Kameyama, Keisuke Okumura 0001, Yasumasa Tamura, Xavier DéfagoIEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA) 8636 - 8642 2021年 [査読有り]
- Keisuke Okumura, Yasumasa Tamura, Xavier DéfagoThirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI) 11299 - 11307 2021年 [査読有り]
- Motoaki Hiraga, Yasumasa Tamura, Kazuhiro OhkuraArtificial Life and Robotics 25 4 495 - 502 2020年11月 [査読有り]
- Xavier Défago, Yuval Emek, Shay Kutten, Toshimitsu Masuzawa, Yasumasa TamuraProceedings of 34th International Symposium on Distributed Computing (DISC 2020) 11 - 19 2020年 [査読有り]
- Keisuke Okumura, Yasumasa Tamura, Xavier DéfagoCoRR abs/2005.13187 2020年 [査読無し][通常論文]
- Keisuke Okumura, Yasumasa Tamura, Xavier DéfagoCoRR abs/1905.10149 2019年 [査読無し][通常論文]
- Keisuke Okumura, Manao Machida, Xavier Défago, Yasumasa TamuraProceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI) 535 - 542 2019年 [査読有り][通常論文]
- Keisuke Okumura, Yasumasa Tamura, Xavier Défago9th International Conference on Awareness Science and Technology(iCAST) 191 - 195 2018年 [査読有り][通常論文]
- Gabriele Valentini, Anthony Antoun, Marco Trabattoni, Bernát Wiandt, Yasumasa Tamura, Etienne Hocquard, Vito Trianni, Marco DorigoSwarm Intelligence 12 3 245 - 266 2018年 [査読有り][通常論文]
- Yasumasa Tamura, Hiroyuki Iizuka, Masahito YamamotoPROCEEDINGS OF THE 18TH ASIA PACIFIC SYMPOSIUM ON INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, VOL 2 465 - 477 2015年 [査読有り][通常論文]
Job-shop scheduling problem(JSP) is one of the hardest combinatorial optimization problems. Local clustering organization (LCO) is proposed by Furukawa et al. to solve such a combinatorial optimization problems as the metaheuristic algorithm. Its effectiveness for the JSP is verified by the comparison with genetic algorithm. However, since LCO is based on the greedy search, the solution is often trapped in local minima. To improve the problem, this study proposes a novel neighborhood search method using priority rules. This paper also shows the extended LCO integrated with the search method. - Yasumasa Tamura, Hiroyuki Iizuka, Masahito Yamamoto, Masashi FurukawaSoft Comput. 19 4 891 - 899 2015年 [査読有り][通常論文]
This study focuses on the reactive scheduling in manufacturing systems. In practical situations, the predetermined schedule often changes under the influence of the unpredictable or variable environment in the factory. The reactive scheduling (RS) is a methodology to modify the predetermined schedule to cope with variable situations without suspending the proceeding of the processes on the schedule. Therefore, the RS requires a method to improve the schedule with fast computational time. To obtain an effective method for the RS, this paper proposes a novel RS method using local clustering organization. Also, this paper examines its effectiveness by a numerical experiment. Our results suggest that the proposed method is more effective than the method using genetic algorithm. - 割付け規則を用いた遺伝的局所探索によるJSPの解法田村 康将, 飯塚, 博幸, 山本 雅人日本オペレーションズ・リサーチ学会2014年秋季研究発表会アブストラクト集 66 - 67 2014年 [査読無し][通常論文]
- JSP に対する遺伝的アルゴリズムと割付け規則に基づく 近似解法の提案田村 康将, 飯塚, 博幸, 山本 雅人ロボティクス・メカトロニクス講演会2014講演論文集 (Robomec 2014) 2014年 [査読無し][通常論文]
- 田村 康将, 鈴木 育男, 山本 雅人, 古川 正志システム制御情報学会論文誌 26 4 121 - 128 一般社団法人 システム制御情報学会 2013年04月15日 [査読有り][通常論文]
A Job-shop Scheduling Problem (JSP) is one of the combinatorial optimization problems. JSP appears as a basic scheduling problem in many situations of a manufacturing system and many methods for JSP have been invented. This study examines two effective methods, SA and LCO, for JSP and propose a hybrid method based on them. As a result of the experiments, the proposed method can find a good solution with short computational time. Summarizing this study, the proposed method is efficient in the early or middle search of the optimization. - 田村 康将, 鈴木, 育男, 山本, 雅人, 古川 正志2013年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集 275 - 276 2013年 [査読無し][通常論文]
- Yasumasa Tamura, Masahito Yamamoto, Ikuo Suzuki, Masashi FurukawaJACIII 17 5 731 - 738 2013年 [査読有り][通常論文]
A Job-shop Scheduling Problem (JSP) constitutes the basic scheduling problem that is observed in manufacturing systems. In conventional JSP, feature values of work and queue times are used to formulate dispatching rules for scheduling. In this paper, an Artificial Neural Network (ANN) is used to create an index for job priority. Furthermore, in order to optimize the output of the ANN, Particle Swarm Optimization (PSO) is used in unsupervised learning of the synaptic weights for the ANN. The functions of the proposed method are discussed in this paper. - ジョブ割り付けルールの解析によるJSPベンチマーク問題の分類田村 康将, 鈴木, 育男, 山本, 雅人, 古川 正志日本機械学会北海道支部 第51回講演概要集 173 - 174 2012年 [査読無し][通常論文]
- 田村 康将, 鈴木, 育男, 山本, 雅人, 古川 正志精密工学会学術講演会講演論文集 2012 459 - 460 公益社団法人 精密工学会 2012年 [査読無し][通常論文]
ジョブショップスケジューリング問題（JSP）に関して，これまで多くの研究がなされている．JSPでは，各ジョブの作業時間や作業の進行状況，機械上での待機時間など，数値的な特徴量が複数存在し，これらを基準としてジョブの割り付け順序を決定することが可能である．本研究では，このような特徴量を入力とし，ジョブ割り付けルールとして各ジョブの優先度を出力する人工ニューラルネットワークを進化計算によって獲得する． - ジョブショップスケジューリング問題に対するNeuro-evolutionの適用田村 康将, 鈴木, 育男, 山本, 雅人, 古川 正志第22回 インテリジェント・システム・シンポジウム 講演論文集 2012年 [査読無し][通常論文]
- 半順序先行関係を持つジョブショップスケジューリング問題の解法田村 康将, 鈴木, 育男, 山本, 雅人, 古川 正志第11回複雑系マイクロシンポジウム講演論文集 29 - 34 2012年 [査読無し][通常論文]
- ジョブの先行関係が半順序であるJSPの解法田村 康将, 鈴木, 育男, 山本, 雅人, 古川 正志情報処理北海道シンポジウム2011講演論文集 55 - 60 2011年 [査読無し][通常論文]
講演・口頭発表等
- Eventual Consensus on Bio-Inspired Collective Systems [招待講演]Yasumasa TamuraWorkshop on Distributed Algorithms for Low-Functional Robots 2019年 口頭発表（招待・特別）
- Collective Decision Making from Social Insects to AI [招待講演]Yasumasa TamuraJST Israel-Japan Joint Workshop 2019年 口頭発表（招待・特別）
- Physical Test Platform for Multi Robot Syustems [招待講演]Yasumasa TamuraThe 3rd Japan-Taiwan Workshop on Secure and Dependable IoT Systems 2018年 口頭発表（招待・特別）
その他活動・業績
- Yasumasa Tamura, Ikuo Suzuki, Masahito Yamamoto, Masashi Furukawa PROCEEDINGS OF THE ASME/ISCIE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON FLEXIBLE AUTOMATION, ISFA 2012 337 -344 2013年 [査読無し][通常論文]
A Job-shop Scheduling Problem (JSP) is one of the combinatorial optimization problems. JSP appears as a basic scheduling problem in many situations of a manufacturing system and many methods for JSP have been invented. This study examines two effective methods, SA and LCO, for JSP and propose a hybrid method based on them. As a result of the experiments, the proposed method can find a good solution with short computational time. And the proposed method can hold the variance of the solutions less than the fundamental methods. Summarizing this study, the proposed method can find a good solution efficiently and stably.
特許
共同研究・競争的資金等の研究課題
- 日本学術振興会：科学研究費助成事業研究期間 : 2022年04月 -2025年03月代表者 : 山本 雅人, 飯塚 博幸, 田村 康将, 野口 渉本研究は，カメラから取得した動画データに映る人や動物などの行動分類をリアルタイムに行うための手法として，多くの教師データを必要としない半教師あり学習にもとづく手法の開発を目的とする．さらに，動物園の動物を対象とした実証実験をとおして，動物の群れ行動の解析と動物とリアルタイムにインタラクションするシステムの開発を行うものである．
初年度では，動画データから動物(ホッキョクグマとアジアゾウ)の検出とトラッキングを行う技術開発を行い，対象とする動物をクロッピングする精度向上を行った．特にホッキョクグマでは98％以上の精度での検出，アジアゾウでは2頭が飼育されているため，検出と個体識別，さらにトラッキングを同時に行う手法を提案し，総合的評価であるHOTAという尺度で，0.75程度の性能を示すことが可能であることを確認した．
一方，動物を適切クロッピングできたと過程した場合の半教師あり学習については，動画データを，空間情報が含まれる I-frameと動きの情報を捉えたMotion Vector，さらに，I-frameとの差分情報をもつResidualに分けてそれぞれが学習を行う手法を提案した．UCF－101，HMDB-51，Kinetics-100などのデータセットに対して，ラベル付けされたデータの割合毎の正解率が既存手法より多くの場合で上回ることを示した． - 日本学術振興会：科学研究費助成事業研究期間 : 2021年04月 -2024年03月代表者 : 塚田 学, 田村 康将, DEFAGO Xavier2022年の研究成果として、まず、自動運転車の軌道計画の問題点である、緊急時の障害物回避を扱うため、モデル予測型軌道計画制御器（MPPC）を新しく提案した。MPPCは、従来の潜在関数（PF）にステップ関数を埋め込んだ安全な通路を備えたもので、急な交通事故の発生時に対応できる。MATLAB/SimulinkとCarSimを用いた比較シミュレーションの結果、本手法は従来手法よりも優れた安全性を示した内容を、国際学会ICRA2022で発表した。 次に、PFに加えてシグモイドカーブを組み合わせたハイブリッド軌道計画法を提案し、周辺車両との協調性によって緊急時の衝突回避を行うことができることを示した。また、この手法は従来手法に比べて計算時間が短く、衝突回避にも優れた性能を発揮することを示し、国際学会VTC2022-Springで発表した。 さらに、自動運転車の協調知覚のためのデータの信頼性を保証するために、自己証明型のデータ構造を提案した。本手法は、車両のナンバープレートを秘密として扱い、複数の車両が独立にそれを知っていることを証明することで、データの信頼性を確認できることを示し、ジャーナルIEEE Transactions on Vehicular Technologyで発表した。 最後に、自動運転車の周辺車両の特徴を認識し、車両間通信で共有される知覚メッセージの交換を最適化する手法を提案した。これにより、車両の周囲の状況を正確に把握し、効率的に運転することができる。シミュレーション結果により、本手法は従来手法よりも良好なトレードオフを実現することが示し、国際学会CCNC2023で発表した。
- 日本学術振興会：科学研究費助成事業研究期間 : 2021年04月 -2024年03月代表者 : DEFAGO Xavier, 和田 幸一, 田村 康将The project aims at applying model checking to automatically verify the correctness of multi-robot algorithms and the problem of rendezvous in particular. Based on several important theorems that we have proved, we have developed a verification model that allows us to automatically verify the correctness of a given rendezvous algorithm in a model-checker (SPIN). Our model is designed to be conservative in the sense that, if an algorithm A passes the verification in the model, then this algorithm is correct in the real-world but the reverse is not true (A could be correct in the real-world even if it fails in the model). During this year, we have further extended the verification model with support for several consistency models and found novel algorithms that can work in these models. We have published the results as a journal version and made the model publicly available under an open-source license. In addition, we have progressed on the front of algorithm synthesis. In short, given a system model, we generate all possible algorithms, reduce the search space with several filtering rules to keep only those that are viable, and check each remaining algorithm with the model checker. This allows us to find known algorithms as well as new ones in models that are solvable, and partially map the known models for the existence of algorithms. Our model does not allow to prove the non-existence: when an algorithm is found it is guaranteed to be correct, but some correct algorithm can possibly be evaluated as incorrect.
- 日本学術振興会：科学研究費助成事業 若手研究(B)研究期間 : 2017年04月 -2021年03月代表者 : 田村 康将本研究は，複数の学習器が相互作用を通じて未知データに対する振る舞いを補完する仕組みを構築し，必要とされる訓練データ数を抑えつつ精度の高い学習を目指すものである． 今年度は，前々年度から取り組んできた単一の学習器にランダムな摂動を加えることで擬似的に複数のモデルを生成する手法に変え，前年度中盤から取り組み始めた独立したモデルとモデル間の相互作用による学習則について研究を進めた．また，研究計画上は今年度より2群判別問題から多群判別問題への拡張を予定していたが，これについても前年度より前倒しで研究を進めているが，現状として具体的な成果として発表するには至っていない． 本課題研究における中心的トピックである合意形成の方法および安定性について，国際会議における招待講演および学術雑誌への寄稿を行った．
- 日本学術振興会：科学研究費助成事業 特別研究員奨励費研究期間 : 2014年04月 -2017年03月代表者 : 田村 康将本研究では，大規模スケジューリング問題のための近似解法として，スケジューリング問題特有のヒューリスティクスである割付け規則を解の探索へと応用する方法について研究を進めている．前年度までに，解の探索と使用する割付け規則の更新を同時に進めることで，より有効な割付け規則の抽出および探索への再利用を行う大規模問題向けの効率的な探索方法について研究を進めてきた． 当初の研究計画に則り，今年度は特に計算並列性に着目し，蟻コロニー最適化に基づく解法について，動的に更新され続ける割付け規則を適用するためアルゴリズムの更新ならびにパラメータの特定を行った．この研究を通して，蟻コロニー最適化において既存の暫定解を確率的に表現するフェロモンマップの更新を，割付け規則の更新と同時に行う場合の問題点を明らかにした．また，こうした問題点を回避し，有効な並列探索アルゴリズムを構築するためには，フェロモンマップを固定し割付け規則のみを更新するフェーズ，割付け規則を固定しフェロモンマップのみを更新するフェーズの二つを定義し，これらを複数回繰り返す方法について議論を進め，有効性検証を行っている． 以上の研究成果に加え，特に蟻コロニー最適化など群知能を基礎とした並列アルゴリズムについて知見を深めるため，前年度から引き続き海外研究機関に長期滞在し，現地の研究者ならびに博士課程の学生とともに研究を進めた．本滞在は同知見獲得の目的のみならず，日常的に英語によってコミュニケーションをとりながら研究を進めていく貴重な経験を得られた．