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革新知能統合研究センターデータ駆動型実験デザインチーム

チームディレクター竹内一郎（D.Eng.）

English Page

研究概要

さまざまな分野の科学研究において、データ駆動型アプローチによる仮説の生成や実験の立案、さらには知識の発見が可能となり、研究プロセスに革新をもたらしてします。一方、データ駆動型の研究には、解釈性の低さ、バイアスの影響、再現性の欠如といった課題が指摘されており、信頼性と透明性の確保が不可欠です。従来の研究においては、どのような実験を行うか、および実験結果からどのように結論を導くかという系統的作法として、実験計画法を礎とする研究デザインの方法論が確立されています。当チームのミッションは、この枠組をデータ駆動型研究に適した形へと発展・深化させ、「データ駆動型実験デザイン」の基盤を確立し、データ駆動型科学を健全に発展させることです。これを実現するため、当チームでは科学研究に特化した新たな機械学習技術を開発するとともに、さまざまな科学研究の課題においてその有用性を実証します。

研究テーマ:

データ科学

研究主分野

コンピューター科学

研究関連分野

材料科学
生物学 & 生化学
分子生物 & 遺伝学
臨床医学
数学

主要論文

1. Shiraishi T., Miwa D., Katsuoka T., Duy V.N.L., Taji K., Takeuchi I.:
"Statistical Test for Attention Maps in Vision Transformers"
International Conference on Machine Learning (2024)
2. Duy V.N.L., Lin H.T., Takeuchi I.:
"CAD-DA: Controllable Anomaly Detection after Domain Adaptation by Statistical Inference"
AI&Statistics (2024)
3. Goto K., Tamehiro N., Yoshida T., Hanada H., Sakuma T., Adachi R., Kondo K., Takeuchi I.:
"Novel Machine Learning Method AllerStat Identifies Statistically Significant Allergen-Specific Patterns in Protein Sequences."
Journal of Biological Chemistry. Vol.299-6, 104733 (2023)
4. Hashimoto N., Takagi Y., Masuda H., Miyoshi H., Kohno K., Nagaishi M., Sato K., Takeuchi M., Furuta T., Kawamoto K., Yamada K., Moritsubo M., Inoue K., Shimasaki Y., Ogura Y., Imamoto T., Mishina T., Tanaka K., Kawaguchi Y., Nakamura S., Ohshima K., Hontani H., Takeuchi I.:
"Case-based Similar Image Retrieval for Weakly Annotated Large Histopathological Images of Malignant Lymphoma Using Deep Metric Learning."
Medical Image Analysis. Vol.85 (2023)
5. Kato H., Hanada H., Takeuchi I.:
"Safe RuleFit: Learning Optimal Sparse Rule Model by Meta Safe Screening."
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol.45-2, pp.2330-2343 (2023)
6. Miwa D., Duy V.N.L., Takeuchi I.:
"Valid P-Value for Deep Learning-driven Salient Region"
The International Conference on Learning Representation (2023)
7. Ndiaye E., Takeuchi I.:
"Root-finding Approaches for Computing Conformal Prediction Set"
Machine Learning (2022)
8. Duy V.N.L., Takeuchi I.:
"More Powerful Conditional Selective Inference for Generalized Lasso by Parametric Programming."
Journal of Machine Learning Research. Vol.23(300) (2022)
9. Duy V.N.L., Iwazaki S., Takeuchi I.:
"Quantifying Statistical Significance of Neural Network-based Image Segmentation by Selective Inference."
Neural Information Processing Systems (2022)
10. Inatsu Y., Takeno S., Karasuyama M., Takeuchi I.:
"Bayesian Optimization for Distributionally Robust Chance-constrained Problem."
International Conference on Machine Learning (2022)