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Takigawa, Ichigaku

Institute for Liberal Arts and Sciences Program-Specific Professor

Takigawa, Ichigaku
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    Last Updated :2024/09/25

    Basic Information

    Concurrent Affiliation

    • Graduate School of Informatics, 兼務教員

    Email Address

    • Email Address

      takigawa.ichigaku.8skyoto-u.ac.jp

    Professional Memberships

    • JAPANESE SOCIETY FOR BIOINFORMATICS
    • THE JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE
    • ACM
    • IEEE

    Academic Degree

    • 25 Mar. 2004
      北海道大学博士（工学）
    • 23 Mar. 2001
      北海道大学修士（工学）
    • 25 Mar. 2004
      博士（工学）（北海道大学）
    • 23 Mar. 2001
      修士（工学）（北海道大学）

    Academic Resume (Graduate Schools)

    • 北海道大学, 大学院工学研究科システム情報工学専攻博士課程, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科システム情報工学専攻博士後期課程, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科博士課程システム情報工学専攻, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科修士課程システム情報工学専攻, 修了
    • 北海道大学, 大学院工学研究科システム情報工学専攻修士課程, 修了

    Academic Resume (Undergraduate School/Majors)

    • 北海道大学, 工学部情報工学科, 卒業

    Research History

    • From Feb. 2023, To Present
      京都大学 国際高等教育院, 附属データ科学イノベーション教育研究センター, 特定教授
    • From Feb. 2023, To Present
      北海道大学 化学反応創成研究拠点 (WPI-ICReDD), 特任教授
    • From Feb. 2023, To Present
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, 客員研究員
    • From Apr. 2019, To Jan. 2023
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, 研究員
    • From Apr. 2019, To Jan. 2023
      北海道大学 化学反応創成研究拠点(WPI-ICReDD), 特任准教授
    • From Oct. 2018, To Mar. 2019
      北海道大学 化学反応創成研究拠点(WPI-ICReDD), 准教授
    • From Jul. 2018, To Mar. 2019
      理化学研究所 革新知能統合研究センター, 客員研究員
    • From Dec. 2015, To Mar. 2019
      科学技術振興機構, さきがけ研究員
    • From Oct. 2014, To Mar. 2019
      Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, 准教授
    • From Jan. 2012, To Sep. 2014
      Hokkaido University, Creative Research Institution, 特任助教(テニュアトラック)
    • From Apr. 2007, To Dec. 2011
      Kyoto University, Graduate School of Pharmaceutical Sciences, 助教
    • From Apr. 2007, To Dec. 2011
      Kyoto University, Institute for Chemical Research, 助教
    • From May 2010, To Aug. 2010
      Boston University, Visiting Scholar
    • From Aug. 2005, To Mar. 2007
      Kyoto University, Institute for Chemical Research, 助手
    • From Apr. 2005, To Jul. 2005
      Kyoto University, Institute for Chemical Research, 特任助手(COE)
    • From Apr. 2004, To Mar. 2005
      Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, 博士研究員(COE)

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    researchmap URL

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      Last Updated :2024/09/25

      Research

      Research Interests

      • Machine Discovery
      • 機械学習
      • データマイニング
      • データ駆動科学
      • 離散構造
      • モデル化
      • 列挙アルゴリズム
      • バイオインフォマティクス
      • ケモインフォマティクス
      • マテリアルズインフォマティクス

      Research Areas

      • Informatics, Intelligent informatics
      • Informatics, Statistical science
      • Informatics, Biological, health, and medical informatics
      • Life sciences, Systems genomics

      Papers

      • Graph Network-Based Simulation of Multicellular Dynamics Driven by Concentrated Polymer Brush-Modified Cellulose Nanofibers
        Chiaki Yoshikawa; Duc Anh Nguyen; Tadashi Nakaji-Hirabayashi; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        ACS Biomaterials Science & Engineering, 08 Apr. 2024
      • Gait video-based prediction of unified Parkinson's disease rating scale score: a retrospective study.
        Katsuki Eguchi; Ichigaku Takigawa; Shinichi Shirai; Ikuko Takahashi-Iwata; Masaaki Matsushima; Takahiro Kano; Hiroaki Yaguchi; Ichiro Yabe
        BMC neurology, 05 Oct. 2023
      • Machine Learning-Based Analysis of Molar and Enantiomeric Ratios and Reaction Yields Using Images of Solid Mixtures
        Yuki Ide; Hayato Shirakura; Taichi Sano; Muthuchamy Murugavel; Yuya Inaba; Sheng Hu; Ichigaku Takigawa; Yasuhide Inokuma
        Industrial & Engineering Chemistry Research, 23 Aug. 2023
      • Machine Learning Refinement of In Situ Images Acquired by Low Electron Dose LC-TEM.
        Hiroyasu Katsuno; Yuki Kimura; Tomoya Yamazaki; Ichigaku Takigawa
        Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada, 29 Jan. 2024
      • Accelerated discovery of multi-elemental reverse water-gas shift catalysts using extrapolative machine learning approach
        Gang Wang; Shinya Mine; Duotian Chen; Yuan Jing; Kah Wei Ting; Taichi Yamaguchi; Motoshi Takao; Zen Maeno; Ichigaku Takigawa; Koichi Matsushita; Ken-ichi Shimizu; Takashi Toyao
        Nature Communications, 21 Sep. 2023
      • Calcium sparks enhance the tissue fluidity within epithelial layers and promote apical extrusion of transformed cells.
        Keisuke Kuromiya; Kana Aoki; Kojiro Ishibashi; Moe Yotabun; Miho Sekai; Nobuyuki Tanimura; Sayuri Iijima; Susumu Ishikawa; Tomoko Kamasaki; Yuki Akieda; Tohru Ishitani; Takashi Hayashi; Satoshi Toda; Koji Yokoyama; Chol Gyu Lee; Ippei Usami; Haruki Inoue; Ichigaku Takigawa; Estelle Gauquelin; Kaoru Sugimura; Naoya Hino; Yasuyuki Fujita
        Cell reports, 12 Jul. 2022
        Access this paper :
      • Machine Learning Analysis of Literature Data on the Water Gas Shift Reaction toward Extrapolative Prediction of Novel Catalysts
        Shinya Mine; Yuan Jing; Takumi Mukaiyama; Motoshi Takao; Zen Maeno; Ken Ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa; Takashi Toyao
        Chemistry Letters, Mar. 2022, Peer-reviewed
      • Edit-Aware Generative Molecular Graph Autocompletion for Scaffold Input
        Sheng Hu; Ichigaku Takigawa; Chuan Xiao
        The AAAI'22 Workshop on Deep Learning on Graphs: Methods and Applications (DLG-AAAI'22), Vancouver, BC, Canada, 28 Feb. 2022, Peer-reviewed
      • Fast Improvement of TEM Images with Low-Dose Electrons by Deep Learning.
        Hiroyasu Katsuno; Yuki Kimura; Tomoya Yamazaki; Ichigaku Takigawa
        Microscopy and microanalysis : the official journal of Microscopy Society of America, Microbeam Analysis Society, Microscopical Society of Canada, Feb. 2022, Peer-reviewed
      • 極低電子線観察を可能にする深層学習によるTEM画像の鮮明化—Improvement of ultra-low dose electron image of TEM by deep learning—特集 機械学習・AIは結晶成長研究をいかに変えるか?
        勝野 弘康; 木村 勇気; 山﨑 智也; 瀧川 一学
        日本結晶成長学会誌 Journal of the Japanese Association for Crystal Growth, 2022, Peer-reviewed, Invited
      • 機械学習と機械発見 : データ中心型の自然科学の教訓と今後—Machine Learning and Machine Discovery : Lessons and Challenges of Data-Centric Natural Sciences—特集 機械学習・AIは結晶成長研究をいかに変えるか?
        瀧川 一学
        日本結晶成長学会誌 Journal of the Japanese Association for Crystal Growth, 2022, Peer-reviewed, Invited, Lead author, Last author, Corresponding author
      • Representation Learning for Molecules and Geometries
        瀧川一学
        電子情報通信学会誌, 2022, Peer-reviewed, Invited
      • 表現と介入:機械学習は化学研究の「経験と勘」を合理化できるか?
        瀧川一学; 瀧川一学
        化学と教育, 2022, Peer-reviewed, Invited
      • Early Detection of Nucleation Events From Solution in LC-TEM by Machine Learning.
        Hiroyasu Katsuno; Yuki Kimura; Tomoya Yamazaki; Ichigaku Takigawa
        Frontiers in chemistry, 2022, Peer-reviewed
      • Interval-Memoized Backtracking on ZDDs for Fast Enumeration of All Lower Cost Solutions.
        Shin-ichi Minato; Mutsunori Banbara; Takashi Horiyama; Jun Kawahara; Ichigaku Takigawa; Yutaro Yamaguchi 0005
        CoRR, 2022
      • A simplified methodology for the modeling of interfaces of elementary metals
        Yoyo Hinuma; Ichigaku Takigawa; Masanori Kohyama; Shingo Tanaka
        AIP Advances, 01 Nov. 2021, Peer-reviewed
      • Analysis of Updated Literature Data up to 2019 on the Oxidative Coupling of Methane Using an Extrapolative Machine‐Learning Method to Identify Novel Catalysts
        Shinya Mine; Motoshi Takao; Taichi Yamaguchi; Takashi Toyao; Zen Maeno; S. M. A. Hakim Siddiki; Satoru Takakusagi; Ken‐ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa
        ChemCatChem, 20 Aug. 2021, Peer-reviewed
      • Minor-embedding heuristics for large-scale annealing processors with sparse hardware graphs of up to 102,400 nodes
        Yuya Sugie; Yuki Yoshida; Normann Mertig; Takashi Takemoto; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-ichi Minato; Masanao Yamaoka; Tamiki Komatsuzaki
        Soft Computing, Feb. 2021, Peer-reviewed
      • Minor-embedding heuristics for large-scale annealing processors with sparse hardware graphs of up to 102,400 nodes
        Yuya Sugie; Yuki Yoshida; Normann Mertig; Takashi Takemoto; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-ichi Minato; Masanao Yamaoka; Tamiki Komatsuzaki
        Soft Computing, 16 Jan. 2021, Peer-reviewed
      • Frontier Molecular Orbital Based Analysis of Solid–Adsorbate Interactions over Group 13 Metal Oxide Surfaces
        Chong Liu; Yuxin Li; Motoshi Takao; Takashi Toyao; Zen Maeno; Takashi Kamachi; Yoyo Hinuma; Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu
        The Journal of Physical Chemistry C, 16 Jul. 2020, Peer-reviewed
      • Recent Trends in Catalysis Informatics
        鳥屋尾隆; 清水研一; 瀧川一学
        科学と工業, Jul. 2020, Peer-reviewed
      • Dual graph convolutional neural network for predicting chemical networks.
        Shonosuke Harada; Hirotaka Akita; Masashi Tsubaki; Yukino Baba; Ichigaku Takigawa; Yoshihiro Yamanishi; Hisashi Kashima
        BMC bioinformatics, 23 Apr. 2020, Peer-reviewed
      • Efficiently Enumerating Substrings with Statistically Significant Frequencies of Locally Optimal Occurrences in Gigantic String
        Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 03 Apr. 2020, Peer-reviewed
      • The role of Mediator and Little Elongation Complex in transcription termination.
        Hidehisa Takahashi; Amol Ranjan; Shiyuan Chen; Hidefumi Suzuki; Mio Shibata; Tomonori Hirose; Hiroko Hirose; Kazunori Sasaki; Ryota Abe; Kai Chen; Yanfeng He; Ying Zhang; Ichigaku Takigawa; Tadasuke Tsukiyama; Masashi Watanabe; Satoshi Fujii; Midori Iida; Junichi Yamamoto; Yuki Yamaguchi; Yutaka Suzuki; Masaki Matsumoto; Keiichi I Nakayama; Michael P Washburn; Anita Saraf; Laurence Florens; Shigeo Sato; Chieri Tomomori-Sato; Ronald C Conaway; Joan W Conaway; Shigetsugu Hatakeyama
        Nature communications, 26 Feb. 2020, Peer-reviewed
      • Machine Learning for Catalysis Informatics: Recent Applications and Prospects
        Takashi Toyao; Zen Maeno; Satoru Takakusagi; Takashi Kamachi; Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu
        ACS Catalysis, 07 Feb. 2020, Peer-reviewed
      • Linear Correlations between Adsorption Energies and HOMO Levels for the Adsorption of Small Molecules on TiO2 Surfaces
        蒲池高志; 巽俊暢; 鳥屋尾隆; 日沼洋陽; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 瀧川一学; 清水研一
        日本化学会春季年会講演予稿集(CD-ROM), 2020, Peer-reviewed
      • Compiling higher order binary optimization problems into annealing processors
        Sugie Y; Mertig N; Iwata Y; Teramoto H; Nakamura A; Takigawa I; Minato S; Komatsuzaki T; Takemoto T
        25th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 25th 2020), Beppu, Japan, Jan. 2020, Peer-reviewed
      • Machine Learning Predictions of Adsorption Energies of CH4-Related Species
        Takashi Toyao; Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu
        Direct Hydroxylation of Methane, 2020
      • 機械学習・計算化学を併用した固体触媒研究 (特集 先端材料開発や化学プロセスに応用されるマテリアルズ・インフォマティクス)
        鳥屋尾 隆; 清水 研一; 瀧川 一学
        分離技術, 2020
      • 触媒研究における機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        Denki Kagaku, 2020
      • Statistical Analysis and Discovery of Heterogeneous Catalysts Based on Machine Learning from Diverse Published Data
        Keisuke Suzuki; Takashi Toyao; Zen Maeno; Satoru Takakusagi; Ken‐ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa
        ChemCatChem, 19 Sep. 2019, Peer-reviewed
      • Special Interest Group on Fundamental Problems in Artificial Intelligence
        瀧川 一学
        Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 01 Sep. 2019
      • Learning Relevant Molecular Representations via Self-Attentive Graph Neural Networks.
        Shoma Kikuchi; Ichigaku Takigawa; Satoshi Oyama; Masahito Kurihara
        Workshop on Deep Graph Learning: Methodologies and Applications (DGLMA'19), IEEE BigData'19 Workshop,, 2019, Peer-reviewed
      • Density Functional Theory Calculations of Oxygen Vacancy Formation and Subsequent Molecular Adsorption on Oxide Surfaces
        Hinuma Yoyo; Toyao Takashi; Kamachi Takashi; Maeno Zen; Takakusagi Satoru; Furukawa Shinya; Takigawa Ichigaku; Shimizu Ken-ichi
        JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C, 27 Dec. 2018, Peer-reviewed
      • Enumerating and indexing set partitions using sequence BDDs
        Takahashi S; Minato S; Takigawa I
        2nd International Workshop on Enumeration Problems & Applications (WEPA 2018), Pisa, Italy, Nov. 2018, Peer-reviewed
      • Obesity Suppresses Cell-Competition-Mediated Apical Elimination of RasV12-Transformed Cells from Epithelial Tissues.
        Ayana Sasaki; Takahiro Nagatake; Riku Egami; Guoqiang Gu; Ichigaku Takigawa; Wataru Ikeda; Tomoya Nakatani; Jun Kunisawa; Yasuyuki Fujita
        Cell reports, 24 Apr. 2018, Peer-reviewed
      • Toward Effective Utilization of Methane: Machine Learning Prediction of Adsorption Energies on Metal Alloys
        Takashi Toyao; Keisuke Suzuki; Shona Kikuchi; Satoru Takakusagi; Ken-ichi Shimizu; Ichigaku Takigawa
        JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C, Apr. 2018, Peer-reviewed
      • Machine learning predictions of factors affecting the activity of heterogeneous metal catalysts
        Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu; Koji Tsuda; Satoru Takakusagi
        ABSTRACTS OF PAPERS OF THE AMERICAN CHEMICAL SOCIETY, Mar. 2018
      • Machine Learning Predictions of Factors Affecting the Activity of Heterogeneous Metal Catalysts
        Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu; Koji Tsuda; Satoru Takakusagi
        Nanoinformatics, 2018
      • SiBIC: A Tool for Generating a Network of Biclusters Captured by Maximal Frequent Itemset Mining.
        Kei-Ichiro Takahashi; David A duVerle; Sohiya Yotsukura; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2018, Peer-reviewed
        Access this paper :
      • Jointly learning relevant subgraph patterns and nonlinear models of their indicators.
        Ryo Shirakawa; Yusei Yokoyama; Fumiya Okazaki; Ichigaku Takigawa
        The 14th International Conference on Mining and Learning with Graphs (MLG 2018) (KDD'18 Workshop), London, U.K., August 20, 2018, 2018, Peer-reviewed
      • Graph Minors from Simulated Annealing for Annealing Machines with Sparse Connectivity
        Yuya Sugie; Yuki Yoshida; Normann Mertig; Takashi Takemoto; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-Ichi Minato; Masanao Yamaoka; Tamiki Komatsuzaki
        Theory and Practice of Natural Computing - 7th International Conference, TPNC 2018, Dublin, Ireland, December 12-14, 2018, Proceedings, 2018, Peer-reviewed
      • FPGA-Based QBoost with Large-Scale Annealing Processor and Accelerated Hyperparameter Search.
        Takashi Takemoto; Normann Mertig; Masato Hayashi; Saki Susa-Tanaka; Hiroshi Teramoto; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa; Shin-ichi Minato; Tamiki Komatsuzaki; Masanao Yamaoka
        2018 International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs, ReConFig 2018, Cancun, Mexico, December 3-5, 2018, 2018, Peer-reviewed
      • Genomic copy number variation analysis in multiple system atrophy.
        Yuka Hama; Masataka Katsu; Ichigaku Takigawa; Ichiro Yabe; Masaaki Matsushima; Ikuko Takahashi; Takayuki Katayama; Jun Utsumi; Hidenao Sasaki
        Molecular brain, 29 Nov. 2017, Peer-reviewed
      • Machine learning reveals orbital interaction in materials
        Tien Lam Pham; Hiori Kino; Kiyoyuki Terakura; Takashi Miyake; Koji Tsuda; Ichigaku Takigawa; Hieu Chi Dam
        SCIENCE AND TECHNOLOGY OF ADVANCED MATERIALS, Oct. 2017, Peer-reviewed
      • The impact of income disparity on vulnerability and information collection: an analysis of the 2011 Thai Flood
        M. Henry; A. Kawasaki; I. Takigawa; K. Meguro
        Journal of Flood Risk Management, Sep. 2017, Peer-reviewed
      • Exploring phenotype patterns of breast cancer within somatic mutations: a modicum in the intrinsic code.
        Sohiya Yotsukura; Masayuki Karasuyama; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Briefings in bioinformatics, 01 Jul. 2017, Peer-reviewed
      • Generalized sparse learning of linear models over the complete subgraph feature set
        Takigawa, I.; Mamitsuka, H.
        IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Feb. 2017, Peer-reviewed
      • An online self-constructive normalized Gaussian network with localized forgetting
        Backhus, J.; Takigawa, I.; Imai, H.; Kudo, M.; Sugimoto, M.
        IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2017, Peer-reviewed
      • Machine-learning prediction of the d-band center for metals and bimetals
        Takigawa, I.; Shimizu, K.-I.; Tsuda, K.; Takakusagi, S.
        RSC Advances, 2016, Peer-reviewed
      • Machine-learning prediction of the d-band center for metals and bimetals
        Ichigaku Takigawa; Ken-ichi Shimizu; Koji Tsuda; Satoru Takakusagi
        RSC Advances, 2016, Peer-reviewed
      • A bioinformatics approach for understanding genotype-phenotype correlation in breast cancer
        Yotsukura, S.; Karasuyama, M.; Takigawa, I.; Mamitsuka, H.
        Big Data Analytics in Genomics, 2016
      • Statistical Machine Learning from Multiple Graphs(Deepening Machine Learning-Advanced Paradigm of Algorithms and their Applications)
        TAKIGAWA Ichigaku
        SYSTEMS, CONTROL AND INFORMATION, 2016
      • Predictions of cleavability of calpain proteolysis by quantitative structure-activity relationship analysis using newly determined cleavage sites and catalytic efficiencies of an oligopeptide array
        Shinkai-Ouchi, F.; Koyama, S.; Ono, Y.; Hata, S.; Ojima, K.; Shindo, M.; DuVerle, D.; Ueno, M.; Kitamura, F.; Doi, N.; Takigawa, I.; Mamitsuka, H.; Sorimachi, H.
        Molecular and Cellular Proteomics, 2016, Peer-reviewed
      • Online EM for the normalized gaussian network with weight-time-dependent updates
        Backhus, J.; Takigawa, I.; Imai, H.; Kudo, M.; Sugimoto, M.
        Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2016, Peer-reviewed
      • Reducing redundancy with unit merging for self-constructive normalized Gaussian networks
        Backhus, J.; Takigawa, I.; Imai, H.; Kudo, M.; Sugimoto, M.
        Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2016, Peer-reviewed
      • Dense core model for cohesive subgraph discovery
        Koujaku, S.; Takigawa, I.; Kudo, M.; Imai, H.
        Social Networks, 2016, Peer-reviewed
      • Mining approximate patterns with frequent locally optimal occurrences
        Nakamura, A.; Takigawa, I.; Tosaka, H.; Kudo, M.; Mamitsuka, H.
        Discrete Applied Mathematics, 2016, Peer-reviewed
      • Ensemble and Multiple Kernel Regressors: Which Is Better?
        Akira Tanaka; Hirofumi Takebayashi; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES, Nov. 2015, Peer-reviewed
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川一学
        SAR News, 08 Oct. 2015
      • The cell competition-based high-throughput screening identifies small compounds that promote the elimination of RasV12-transformed cells from epithelia
        Hajime Yamauchi; Takanori Matsumaru; Tomoko Morita; Susumu Ishikawa; Katsumi Maenaka; Ichigaku Takigawa; Kentaro Semba; Shunsuke Kon; Yasuyuki Fujita
        SCIENTIFIC REPORTS, Oct. 2015, Peer-reviewed
      • Community Change Detection in Dynamic Networks in Noisy Environment.
        Sadamori Koujaku; Mineichi Kudo; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai
        WWW'15 COMPANION: PROCEEDINGS OF THE 24TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON WORLD WIDE WEB, 2015, Peer-reviewed
      • MED26 regulates the transcription of snRNA genes through the recruitment of little elongation complex
        Takahashi, H.; Takigawa, I.; Watanabe, M.; Anwar, D.; Shibata, M.; Tomomori-Sato, C.; Sato, S.; Ranjan, A.; Seidel, C.W.; Tsukiyama, T.; Mizushima, W.; Hayashi, M.; Ohkawa, Y.; Conaway, J.W.; Conaway, R.C.; Hatakeyama, S.
        Nature Communications, 2015, Peer-reviewed
      • マルチカーネル回帰とアンサンブルカーネル回帰の汎化誤差解析
        田中 章; 瀧川 一学; 今井 英幸; 工藤 峰一
        第29回信号処理シンポジウム講演論文集, Nov. 2014
      • Similarity-based machine learning methods for predicting drug-target interactions: a brief review.
        Hao Ding; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Shanfeng Zhu
        Briefings in bioinformatics, Sep. 2014, Peer-reviewed
      • Ribosomes in a stacked array: elucidation of the step in translation elongation at which they are stalled during S-adenosyl-L-methionine-induced translation arrest of CGS1 mRNA.
        Yui Yamashita; Yoshitomo Kadokura; Naoyuki Sotta; Toru Fujiwara; Ichigaku Takigawa; Akiko Satake; Hitoshi Onouchi; Satoshi Naito
        The Journal of biological chemistry, 02 May 2014, Peer-reviewed
      • Ribosomes in a Stacked Array
        Yui Yamashita; Yoshitomo Kadokura; Naoyuki Sotta; Toru Fujiwara; Ichigaku Takigawa; Akiko Satake; Hitoshi Onouchi; Satoshi Naito
        JOURNAL OF BIOLOGICAL CHEMISTRY, May 2014, Peer-reviewed
      • Analyses on Generalization Error of Ensemble Kernel Regressors
        Akira Tanaka; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, 2014, Peer-reviewed
      • Theoretical Analyses on Ensemble and Multiple Kernel Regressors.
        Akira Tanaka; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        Proceedings of the Sixth Asian Conference on Machine Learning, ACML 2014, Nha Trang City, Vietnam, November 26-28, 2014., 2014, Peer-reviewed
      • Graph mining: procedure, application to drug discovery and recent advances
        Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        DRUG DISCOVERY TODAY, Jan. 2013, Peer-reviewed
      • Identifying pathways of coordinated gene expression.
        Timothy Hancock; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2013, Peer-reviewed
      • Structual change point detection for evolutional networks
        Koujaku S; Kudo M; Takigawa I; Imai H
        Lecture Notes in Engineering and Computer Science, 2013, Peer-reviewed
      • An in silico model for interpreting polypharmacology in drug-target networks.
        Ichigaku Takigawa; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 2013, Peer-reviewed
        Access this paper :
      • SiBIC: a web server for generating gene set networks based on biclusters obtained by maximal frequent itemset mining.
        Kei-ichiro Takahashi; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        PloS one, 2013, Peer-reviewed
      • Fast algorithms for finding a minimum repetition representation of strings and trees.
        Atsuyoshi Nakamura; Tomoya Saito; Ichigaku Takigawa; Mineichi Kudo; Hiroshi Mamitsuka
        Discret. Appl. Math., 2013, Peer-reviewed
      • Identifying neighborhoods of coordinated gene expression and metabolite profiles.
        Timothy Hancock; Nicolas Wicker; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        PloS one, 2012, Peer-reviewed
      • Extended Analyses for an Optimal Kernel in a Class of Kernels with an Invariant Metric
        Akira Tanaka; Ichigaku Takigawa; Hideyuki Imai; Mineichi Kudo
        STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, 2012, Peer-reviewed
      • ROS-DET: robust detector of switching mechanisms in gene expression.
        Mitsunori Kayano; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        Nucleic acids research, Jun. 2011, Peer-reviewed
        Access this paper :
      • Mining Significant Substructure Pairs for Interpreting Polypharmacology in Drug-Target Network
        Ichigaku Takigawa; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        PLOS ONE, Feb. 2011, Peer-reviewed
        Access this paper :
      • A spectral approach to clustering numerical vectors as nodes in a network
        Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        PATTERN RECOGNITION, Feb. 2011, Peer-reviewed
      • Efficiently mining delta-tolerance closed frequent subgraphs
        Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        MACHINE LEARNING, Feb. 2011, Peer-reviewed
        Access this paper :
      • Mining metabolic pathways through gene expression
        Timothy Hancock; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, Sep. 2010, Peer-reviewed
      • On the performance of methods for finding a switching mechanism in gene expression.
        Kayano M; Takigawa I; Shiga M; Tsuda K; Mamitsuka H
        Genome informatics. International Conference on Genome Informatics, Jul. 2010, Peer-reviewed
      • On the performance of methods for finding a switching mechanism in gene expression.
        Kayano, M.; Takigawa, I.; Shiga, M.; Tsuda, K.; Mamitsuka, H.
        Genome informatics. International Conference on Genome Informatics, 2010, Peer-reviewed
      • CaMPDB: a resource for calpain and modulatory proteolysis.
        duVerle, D.; Takigawa, I.; Ono, Y.; Sorimachi, H.; Mamitsuka, H.
        Genome informatics. International Conference on Genome Informatics, Jan. 2010, Peer-reviewed
      • Algorithms for Finding a Minimum Repetition Representation of a String
        Atsuyoshi Nakamura; Tomoya Saito; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Mineichi Kudo
        STRING PROCESSING AND INFORMATION RETRIEVAL, 2010, Peer-reviewed
      • Efficiently finding genome-wide three-way gene interactions from transcript- and genotype-data
        Mitsunori Kayano; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Koji Tsuda; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, Nov. 2009, Peer-reviewed
      • Field independent probabilistic model for clustering multi-field documents
        Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Jia Zeng; Hiroshi Mamitsuka
        INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, Sep. 2009, Peer-reviewed
      • Convex sets as prototypes for classifying patterns
        Ichigaku Takigawa; Mineichi Kudo; Atsuyoshi Nakamura
        ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Feb. 2009, Peer-reviewed
      • Mining significant tree patterns in carbohydrate sugar chains
        Kosuke Hashimoto; Ichigaku Takigawa; Motoki Shiga; Minoru Kanehisa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, Aug. 2008, Peer-reviewed
      • Probabilistic path ranking based on adjacent pairwise coexpression for metabolic transcripts analysis
        Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, Jan. 2008, Peer-reviewed
      • Classification by Reflective Convex Hulls
        Mineichi Kudo; Atsuyoshi Nakamura; Ichigaku Takigawa
        19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1-6, 2008, Peer-reviewed
      • Annotating gene function by combining expression data with a modular gene network
        Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        BIOINFORMATICS, Jul. 2007, Peer-reviewed
      • A Spectral Clustering Approach to Optimally Combining Numerical Vectors with a Modular Network
        Motoki Shiga; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        KDD-2007 PROCEEDINGS OF THE THIRTEENTH ACM SIGKDD INTERNATIONAL CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, 2007, Peer-reviewed
      • A probabilistic model for clustering text documents with multiple fields
        Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Shuqin Zhang; Hiroshi Mamitsuka
        ADVANCES IN INFORMATION RETRIEVAL, 2007, Peer-reviewed
      • Applying Gaussian distribution-dependent criteria to decision trees for high-dimensional microarray data
        Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        DATA MINING AND BIOINFORMATICS, 2006, Peer-reviewed
      • Combining Vector-Space and Word-Based Aspect Models for Passage Retrieval.
        Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka; Vo Ngoc Anh
        Proceedings of the Fifteenth Text REtrieval Conference, TREC 2006, Gaithersburg, Maryland, USA, November 14-17, 2006, 2006, Peer-reviewed
      • The convex subclass method: Combinatorial classifier based on a family of convex sets
        Takigawa, I; M Kudo; A Nakamura
        MACHINE LEARNING AND DATA MINING IN PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINDS, 2005, Peer-reviewed
      • Performance analysis of minimum l(1)-norm solutions for underdetermined source separation
        Takigawa, I; M Kudo; J Toyama
        IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, Mar. 2004, Peer-reviewed
      • Projection learning based kernel machine design using series of monotone increasing reproducing kernel Hilbert spaces
        A Tanaka; Takigawa, I; H Imai; M Kudo; M Miyakoshi
        KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 1, PROCEEDINGS, 2004, Peer-reviewed
      • On the minimum l(1)-norm signal recovery in underdetermined source separation
        Takigawa, I; M Kudo; A Nakamura; J Toyama
        INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND BLIND SIGNAL SEPARATION, 2004, Peer-reviewed
      • Projection learning based kernel machine design using series of monotone increasing reproducing kernel Hilbert spaces
        A Tanaka; Takigawa, I; H Imai; M Kudo; M Miyakoshi
        KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 1, PROCEEDINGS, 2004, Peer-reviewed
      • On the minimum l(1)-norm signal recovery in underdetermined source separation
        Takigawa, I; M Kudo; A Nakamura; J Toyama
        INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND BLIND SIGNAL SEPARATION, 2004, Peer-reviewed
      • Modified LEGION using a spectrogram for speech segregation
        Takigawa I; Toyama J; Shimbo M
        Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 1999, Peer-reviewed
      • 202 CaMPDB: A RESOURCE FOR CALPAIN AND MODULATORY PROTEOLYSIS
        David Duverle; Ichigaku Takigawa
        Peer-reviewed

      Misc.

      • 予感される組織に寄せて ─外部から見た多分野交流─
        瀧川一学
        情報処理 連載:こたつde議論 〜情報学を核とした多分野交流の現場から〜, 2023
        Access this misc :
      • Predicting the Mixing Ratios of Crystalline Compounds using Image-based Machine Learning
        白倉逸人; 佐野太一; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 2023
      • Diagnosis of Enantiomer Ratio in Solid Mixture Image using Machine Learning
        佐野太一; 白倉逸人; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 2023
      • Mixing Ratio Prediction by Machine Learning Using Compound Images Obtained from Solution Drying
        佐野太一; 白倉逸人; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        基礎有機化学討論会要旨集, 2023
      • 人間の言語能力とは何か-生成文法からの問い〈2〉なぜ経験則は説明の論理として受け入れがたいか
        瀧川一学; 瀧川一学
        科学, 2023
      • Can Machine Learning Contribute to True Understanding and Discovery?
        瀧川一学; 瀧川一学
        自動車技術(Web), 2023
        Access this misc :
      • Prediction of Mixing Ratio and Reaction Yield From Solid Compounds Images Using Machine Learning
        白倉逸人; 佐野太一; 井手雄紀; HU Sheng; 瀧川一学; 瀧川一学; 猪熊泰英; 猪熊泰英
        基礎有機化学討論会要旨集, 2023
      • Machine Learning and Machine Discovery for Natural Science
        瀧川一学; 瀧川一学
        結晶成長国内会議予稿集(CD-ROM), 2022
      • Machine Learning and Machine Discovery: Rethinking Data Utilization for Natural Sciences
        瀧川一学; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2022
      • Nucleation pathway by detection of nucleation of LC-TEM image using machine learning
        勝野弘康; 木村勇気; 山崎智也; 瀧川一学; 瀧川一学
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2022
      • 機械学習により見出された逆水性ガスシフト反応に有効な多元素触媒の作用機構研究
        峯真也; 陳鐸天; 王剛; 鳥屋尾隆; 瀧川一学; 瀧川一学; 松下康一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2022
      • 機械学習を用いた札幌市におけるPM2.5の変動予測手法の開発と検証
        仁木正義; 安成哲平; 安成哲平; 瀧川一学; 瀧川一学
        日本気象学会大会講演予稿集(CD-ROM), 2022
      • 機械学習を用いたシベリア域北東部と南西部の森林火災の発生件数と焼失面積の予測
        伊藤佳樹; 安成哲平; 安成哲平; 瀧川一学; 瀧川一学
        日本気象学会大会講演予稿集(CD-ROM), 2022
      • Frontier Orbital Theory of Molecular Adsorption on TiO2 Surface
        蒲池高志; 蒲池高志; 濱本信次; 巽俊暢; 高尾基史; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 日沼洋陽; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 2022
      • 機械学習を利用した逆水性ガスシフト反応に有効な多元素触媒の開発
        峯真也; 陳鐸天; 王剛; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 瀧川一学; 瀧川一学; 松下康一; 真崎仁詩; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会講演予稿集(CD-ROM), 2022
      • 機械学習を自然現象の理解・発見に使いたい人に知っておいてほしいこと
        瀧川一学
        科学技術未来戦略ワークショップ報告書 機器の安全性を高める破壊・寿命予測の科学技術基盤の構築 令和3年, 2022
      • Link Prediction in Chemical Compound Network Under Observation Bias
        乾拓海; 原田将之介; LIU Yang; 竹内孝; 瀧川一学; 山西芳裕; 鹿島久嗣
        人工知能学会全国大会(Web), 2022
      • Fast Enumeration of All Solutions for Cost-Bounded Combinatorial Problems Using Interval-Memoized Backtracking on ZDDs
        湊真一; 番原睦則; 堀山貴史; 川原純; 瀧川一学; 瀧川一学; 山口勇太郎
        情報処理学会研究報告(Web), 2022
      • Automated interface model generation based on surface charge density
        日沼洋陽; 瀧川一学; 香山正憲; 田中真悟
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2021
      • 機械学習から見た関心と課題
        瀧川一学; 瀧川一学
        俯瞰ワークショップ報告書 ナノテクノロジー・材料分野 区分別分科会 「プロセスインフォマティクスの俯瞰-材料合成プロセスへのデータ科学適用の現状と展望」 令和3年, 2021
      • Frontier Orbital Theory of Molecular Adsorption on TiO2 Surface
        濱本信次; 巽俊暢; 高尾基史; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 日沼洋陽; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一; 蒲池高志; 蒲池高志
        分子科学討論会講演プログラム&要旨(Web), 2021
      • 外挿的探索を可能にする機械学習モデルを用いた新規触媒探索
        向山拓実; 峯真也; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 高草木達; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2021
      • 外挿的探索が可能な機械学習手法を用いた水性ガスシフト反応触媒の文献データ解析と新規触媒予測
        峯真也; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2021
      • Machine learning for molecular graph representations and geometries
        瀧川一学; 瀧川一学
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2021
      • Application of Deep Learning Technique to Diamond Clarity Grading
        川野潤; 花岡瞳; 北脇裕士; 江森健太郎; 瀧川一学
        宝石学会(日本)講演会・総会プログラム, 2021
      • A Fast ZDD-Based Method for Enumerating All Solutions of Cost-Bounded Combinatorial Problems
        湊真一; 番原睦則; 堀山貴史; 川原純; 瀧川一学; 瀧川一学; 山口勇太郎
        電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2020
      • 機械学習を用いたメタン酸化カップリング反応の文献データ解析と新規触媒予測
        鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 高尾基史; 前野禅; 高草木達; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会講演予稿集(CD-ROM), 2020
      • 機械学習による化学反応の予測と設計
        瀧川一学; 瀧川一学
        統計関連学会連合大会講演報告集, 2020
      • Ensemble Learning Based on Adaptive Decision Trees for Non-Stationary Data Streams
        菅原優; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 13 Mar. 2019
      • 入力表現の適応的選択を伴うグラフ畳み込みネットワーク学習
        菊地 翔馬; 瀧川 一学
        第81回全国大会講演論文集, 28 Feb. 2019
      • Machine Learning and Optimal Design of Experiments for Heterogeneous Catalysis
        Takigawa Ichigaku
        JSAP Annual Meetings Extended Abstracts, 2019
      • 大きな正規表現に対する系列二分決定グラフを用いた効率よい照合手法
        瀧澤涼介; 喜田拓也; 有村博紀; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告, 2019
      • 酸化物表面における酸素脱着の密度汎関数法計算
        日沼洋陽; 日沼洋陽; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 蒲池高志; 蒲池高志; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 2019
      • 機械学習によるメタン酸化カップリング反応に有効な触媒探索
        高尾基史; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 前野禅; 高草木達; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        ケモインフォマティクス討論会予稿集(Web), 2019
      • 深層学習を用いたペプチド由来質量分析イオンピークの検出法の開発
        守屋勇樹; 田畑剛; 田畑剛; 岩崎未央; 河野信; 河野信; 五斗進; 石濱泰; 瀧川一学; 瀧川一学; 吉沢明康
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2019
      • 人工知能の基本問題:これまでとこれから
        瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 2019
      • 化学反応ネットワークにおける最適反応経路候補の列挙
        中野裕太; 瀧川一学; 瀧川一学; 瀧川一学; 瀧川一学
        情報処理学会研究報告(Web), 2019
      • 酸化物表面の酸素脱着エネルギーと小分子吸着エネルギーの密度汎関数法計算
        日沼洋陽; 日沼洋陽; 鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 蒲池高志; 蒲池高志; 前野禅; 高草木達; 古川森也; 古川森也; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        日本金属学会講演概要(CD-ROM), 2019
      • 深層学習に基づくペプチド由来イオンピークの新規検出手法
        守屋勇樹; 田畑剛; 田畑剛; 岩崎未央; 河野信; 五斗進; 石濱泰; 瀧川一学; 瀧川一学; 吉沢明康
        質量分析総合討論会講演要旨集, 2019
      • 機械学習を利用した第一原理MDトラジェクトリの自動分類
        小林正人; 小林正人; 原渕祐; 原渕祐; 堤拓朗; 小野ゆり子; 瀧川一学; 瀧川一学; 武次徹也; 武次徹也
        日本コンピュータ化学会年会講演予稿集, 03 Nov. 2018
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川一学; 瀧川一学; 瀧川一学
        応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(CD-ROM), 05 Sep. 2018
      • SeqBDDを用いた集合分割の族の表現法と実験的評価
        高橋翔哉; 湊真一; 瀧川一学
        情報処理学会研究報告(Web), 27 Aug. 2018
      • Graph Classification Based on Graph Pattern Tries
        坂上 陽規; 栗田 和宏; 瀧川 一学; 有村 博紀
        人工知能基本問題研究会, 28 Jan. 2018
      • Graph classification based on co-occurrence of subgraphs
        岡崎 文哉; 瀧川 一学
        人工知能基本問題研究会, 28 Jan. 2018
      • Probabilistic search of subgraph feature sets in graph classification
        白川 稜; 岡崎 文哉; 瀧川 一学
        人工知能基本問題研究会, 28 Jan. 2018
      • 決定化されたグラフパターントライの学習アルゴリズム
        坂上陽規; 栗田和宏; 瀧川一学; 有村博紀
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 22 Jan. 2018
      • 部分グラフ共起に基づくグラフ分類
        岡崎文哉; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 22 Jan. 2018
      • グラフ分類における部分グラフ特徴集合の確率的探索
        白川稜; 岡崎文哉; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 22 Jan. 2018
      • Dual Convolutional Neural Network for Graph of Graphs Link Prediction
        HARADA Shonosuke; AKITA Hirotaka; TSUBAKI Masashi; BABA Yukino; TAKIGAWA Ichigaku; YAMANISHI Yoshihiro; KASHIMA Hisashi
        Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 2018
      • Graph Feature Extraction Using Graph Fragment Decision Trees
        SAKAGAMI Haruki; TAKIGAWA Ichigaku; ARIMURA Hiroki
        Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 2018
      • メタンの有効利用を目的とした機械学習による吸着エネルギー予測
        鳥屋尾隆; 鳥屋尾隆; 高草木達; 瀧川一学; 清水研一; 清水研一
        触媒討論会討論会A予稿集, 2018
      • グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
        瀧川一学; 瀧川一学
        日本応用数理学会年会講演予稿集(CD-ROM), 04 Sep. 2017
      • 合成変量とアンサンブル:回帰森と加法モデルの要点
        瀧川一学; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告, 12 Jun. 2017
      • ABS作動データを用いた分析による札幌市内の道路凍結の予測
        穐本 浩昇; 田中 讓; 瀧川 一学
        第79回全国大会講演論文集, 16 Mar. 2017
      • ABS作動データを用いた分析による札幌市内の道路凍結の予測
        穐本浩昇; 田中讓; 瀧川一学; 瀧川一学
        情報処理学会全国大会講演論文集, 16 Mar. 2017
      • 全部分グラフ指示子に基づく決定木の勾配ブースティング
        横山 侑政; 瀧川 一学
        人工知能学会全国大会論文集, 2017
      • 系列二分決定グラフを用いた頻出部分グラフの圧縮表現
        岡崎 文哉; 奥山 葉月; 瀧川 一学; 湊 真一
        人工知能学会全国大会論文集, 2017
      • カルパインの特性を規定する基質特異性の定量的構造‐活性相関解析
        大内史子; 小山傑; 小山傑; 進藤真由美; 馬見塚拓; 瀧川一学; 尾嶋孝一; 秦勝志; 小野弥子; 反町洋之
        日本農芸化学会大会講演要旨集(Web), 2017
      • Prediction of factors that control chemical reactivity of metal surfaces by machine learning
        Takigawa Ichigaku; Shimizu Ken-ichi; Tsuda Koji; Takakusagi Satoru
        Abstract of annual meeting of the Surface Science of Japan, 2017
      • メディエーター複合体による転写終結制御機構
        高橋秀尚; 柴田美音; 瀧川一学; 渡部昌; 築山忠維; 山本淳一; 山口雄輝; 藤井聡; 飯田緑; RANJAN Amol; SATO Shigeo; TOMOMORI‐SATO Chieri; CONAWAY Joan; CONAWAY Ronald; 畠山鎮次
        日本生化学会大会(Web), 2017
      • Gradient Boosting Decision Tree Learning over All Possible Subgraph Indicators
        横山侑政; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017
      • Empirical Evaluation of Feature Representations of Chemical Compounds for QSAR
        越野沙耶佳; 岡崎文哉; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017
      • Compressed Representation of Frequent Subgraphs Using Sequence BDDs
        岡崎文哉; 奥山葉月; 瀧川一学; 瀧川一学; 湊真一
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017
      • Predicting chemical reaction based on compositional information and feature descriptors
        鈴木慶介; 瀧川一学; 瀧川一学; 清水研一; 高草木達
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2017
      • 組成情報と要素特徴量の統合に基づく化学反応量の予測
        鈴木 慶介; 瀧川 一学; 清水 研一; 高草木 達
        人工知能学会全国大会論文集, 2017
      • 定量的構造活性相関予測における化合物特徴表現の実験的検証
        越野 沙耶佳; 岡崎 文哉; 瀧川 一学
        人工知能学会全国大会論文集, 2017
      • 平行移動不変な非負値行列因子分解とその分析
        鈴木慶介; 今井英幸; ZHANG Ruoni; 瀧川一学; 瀧川一学; 湊真一
        情報科学技術フォーラム講演論文集, 23 Aug. 2016
      • Decision tree learning over all subgraph indicators
        横山 侑政; 瀧川 一学
        人工知能基本問題研究会, 21 Jan. 2016
      • 全部分グラフ指示子に基づく決定木学習
        横山侑政; 瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 20 Jan. 2016
      • An Online Self-constructive Locally Updated Normalized Gaussian Network with Localized Splitting
        バックフース ヤナ; 瀧川 一学; 今井 英幸; 工藤 峰一; 杉本 雅則
        Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 2016
      • カルパインの基質切断部位の予測
        大内史子; 小山傑; 小山傑; 小野弥子; 秦勝志; 尾嶋孝一; 尾嶋孝一; 進藤真由美; DE VERLE David; DE VERLE David; 土井奈穂子; 瀧川一学; 瀧川一学; 馬見塚拓; 反町洋之
        日本病態プロテアーゼ学会学術集会プログラム抄録集, 2016
      • Wildcard許容頻出部分グラフパターンのグラフ分類への応用
        岡崎文哉; 瀧川一学; 瀧川一学
        人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM), 2016
      • Frequent Subgraph Mining with Wildcards
        岡崎 文哉; 瀧川 一学
        電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 26 Nov. 2015
      • Frequent Subgraph Mining with Wildcards
        岡崎文哉; 瀧川一学
        電子情報通信学会技術研究報告, 19 Nov. 2015
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川一学
        CBI学会大会, 26 Oct. 2015
      • メディエーター複合体のサブユニットMED26はLittle elongation complexをリクルートすることでsnRNA遺伝子の転写を制御する
        高橋秀尚; 瀧川一学; 渡部昌; Delnur Anwar; 柴田美音; 佐藤チエリ; 佐藤滋生; Amol Ranjan; Chris W. Seidel; 築山忠維; 水島航; 林正康; 大川恭行; Joan; W. Conaway,Ronal; C. Conaway; 畠山鎮次
        北海道医学雑誌, 2015
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川一学
        CBI学会研究講演会, 2015
      • MODELING OF MEDIA USAGE FOR DISASTER INFORMATION COLLECTION DURING THE 2011 THAI FLOOD
        HENRY Michael; KAWASAKI Akiyuki; TAKIGAWA Ichigaku; MEGURO Kimiro
        土木学会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM), 01 Aug. 2014
      • 多数のグラフからの統計的機械学習
        瀧川一学
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 24 Jul. 2014
      • 神経変性疾患に関する調査研究 脊髄空洞症のゲノム構造多型(CNV)解析
        佐々木秀直; 浜結香; 佐久嶋研; 加納崇裕; 廣谷真; 矢部一郎; 瀧川一学
        神経変性疾患に関する調査研究 平成25年度 総括・分担研究報告書, 2014
      • Med26はLittle elongation complexをリクルートすることでsmall nuclear RNA遺伝子の発現を制御する
        高橋秀尚; 瀧川一学; 渡部昌; ANWAR Delnur; 柴田美音; 佐藤チエリ; 佐藤滋生; RANJAN Amol; SEIDEL Chris; 築山忠維; 林正康; 大川恭行; CONAWAY Joan; CONAWAY Ronald; 畠山鎮次
        日本生化学会大会(Web), 2014
      • 運動失調症の病態解明と治療法開発に関する研究 ゲノムコピー数多型による多系統萎縮症発症素因の解析
        佐々木秀直; 浜結香; 松島理明; 矢部一郎; 瀧川一学; 内海潤
        運動失調症の病態解明と治療法開発に関する研究 平成25年度 総括・分担研究報告書, 2014
      • メディエーター複合体による転写伸長制御
        高橋秀尚; 瀧川一学; 渡部昌; ANWAR Delnur; 柴田美音; 佐藤チエリ; 佐藤滋生; RANJAN Amol; SEIDEL Chris W; 築山忠維; 林正康; 大川恭行; CONAWAY Joan; CONAWAY Ronald C; 畠山鎮次
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2014
      • 頑健な検出アルゴリズムを用いた楕円の検出精度について
        原田裕基; 瀧川一学; 今井英幸
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 15 Nov. 2013
      • 頑健な検出アルゴリズムを用いた楕円の検出精度について(セッション7B 一般セッション)
        原田 裕基; 瀧川 一学; 今井 英幸
        日本計算機統計学会シンポジウム論文集, 2013
      • Med26はLittle elongation complexをリクルートすることでsmall nuclear RNA遺伝子の発現を制御する
        TAKAHASHI Hidehisa; 瀧川一学; ANWAR Delnur; 柴田美音; TOMOMORI‐SATO Chieri; SATO Shigeo; RANJAN Amol; SEIDEL Chris; 築山忠維; 渡部昌; 林正康; 大川恭行; CONAWAY Joan; CONAWAY Ronald; 畠山鎮次
        日本分子生物学会年会プログラム・要旨集(Web), 2013
      • Finding Approximate Frequent Patterns from DNA Sequences
        中村 篤祥; 瀧川 一学; 戸坂 央
        人工知能基本問題研究会, 02 Feb. 2012
      • Finding Approximate Frequent Patterns from DNA Sequences
        NAKAMURA Atsuyoshi; TAKIGAWA Ichigaku; TOSAKA Hisashi; KUDO Mineichi; MAMITSUKA Hiroshi
        人工知能学会人工知能基本問題研究会資料, 26 Jan. 2012
      • Enumerating Biclusters on Gene Expression Data by Mining Frequent Itemsets
        TAKAHASHI Keiichiro; TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi
        情報計算化学生物学会大会予稿集, 08 Nov. 2011
      • ロバスト相関係数差とP‐値による交互作用遺伝子対の効率的検出手法
        茅野光範; 茅野光範; 瀧川一学; 瀧川一学; 志賀元紀; 志賀元紀; 津田宏治; 津田宏治; 馬見塚拓; 馬見塚拓
        統計関連学会連合大会講演報告集, Sep. 2010
      • Parametric summarization of frequent subgraphs for characterizing structural features of bioactive compounds
        TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2010
      • Finding three-way gene interactions from transcript and genotype data
        KAYANO Mitsunori; TAKIGAWA Ichigaku; SHIGA Motoki; TSUDA Koji; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2010
      • iTRAQを用いた多重ペプチド鎖切断分析によるカルパイン基質配列特異性の解析
        小山傑; 小山傑; 秦勝志; 小野弥子; 上野美香; 瀧川一学; 馬見塚拓; 阿部啓子; 反町洋之; 反町洋之
        日本農芸化学会大会講演要旨集, 05 Mar. 2009
      • CaMPDB: A RESOURCE FOR CALPAIN AND MODULATORY PROTEOLYSIS
        DU VERLE David; TAKIGAWA Ichigaku; ONO Yasuko; SORIMACHI Hiroyuki; MAMITSUKA Hiroshi
        Genome Inform Ser, 2009
      • 酵素遺伝子の発現情報に基づく効率的な代謝経路ランキング
        瀧川一学; 馬見塚拓
        統計関連学会連合大会講演報告集, Sep. 2008
      • Clustering Analysis for Combining Multiple Genomic Data
        SHIGA Motoki; TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi
        Seibutsu Butsuri, 25 May 2008
      • iTRAQを用いた多重ペプチド鎖切断分析によるカルパイン基質配列特異性の解析
        小山傑; 小山傑; 秦勝志; 小野弥子; 尾嶋孝一; 尾嶋孝一; 林智佳子; 林智佳子; 北村ふじ子; 土井菜穂子; 土井菜穂子; 瀧川一学; 松島由典; 阿部啓子; 馬見塚拓; 反町洋之; 反町洋之
        日本蛋白質科学会年会プログラム・要旨集, 23 May 2008
      • Developing a Substrate Predictor with Sequence information
        MATSUSHIMA Yoshifumi; TAKIGAWA Ichigaku; ONO Yasuko; SORIMACHI Hiroyuki; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008
      • Association of SNPs with Multiple Genes Using a Nonlinear Regression Model
        KAYANO Mitsunori; TAKIGAWA Ichigaku; SHIGA Motoki; TSUDA Koji; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008
      • Efficiently finding significant substructural patterns conserved in glycans
        TAKIGAWA Ichigaku; HASHIMOTO Kosuke; SHIGA Motoki; KANEHISA Minoru; MAMITSUKA Hiroshi
        Proc Annu Conf Jpn Soc Bioinform, 2008
      • A probabilistic model for clustering text documents with multiple fields
        Shanfeng Zhu; Ichigaku Takigawa; Shuqin Zhang; Hiroshi Mamitsuka
        ADVANCES IN INFORMATION RETRIEVAL, 2007
      • Gene Sequence Ranking Based on Expression Profiles for Metabolic Pathway Analysis
        TAKIGAWA Ichigaku; MAMITSUKA Hiroshi
        IPSJ SIG technical reports, 09 Feb. 2006
      • Applying Gaussian distribution-dependent criteria to decision trees for high-dimensional microarray data
        Raymond Wan; Ichigaku Takigawa; Hiroshi Mamitsuka
        DATA MINING AND BIOINFORMATICS, 2006
      • Gene Expression Analysis Using Pathway Data
        TAKIGAWA ICHIGAKU
        スーパーコンピューターラボラトリー 平成17年度 研究成果報告書, 2006
      • The convex subclass method: Combinatorial classifier based on a family of convex sets
        Takigawa, I; M Kudo; A Nakamura
        MACHINE LEARNING AND DATA MINING IN PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINDS, 2005
      • Nonparametric Classification by Covering Using Family of Minimum Enclosing Spheres
        TAKIGAWA Ichigaku; KUDO Mineichi
        Technical report of IEICE. PRMU, 17 Dec. 2004
      • Effective Construction of Minimum -Norm Sequences on Underdetermined Signal Recovery
        TAKIGAWA Ichigaku; TOYAMA Jun; KUDO Mineichi
        Technical report of IEICE. PRMU, 09 Sep. 2003
      • 劣決定情報源分離問題におけるl1ノルム最小解の分析
        瀧川一学; 外山淳; 工藤峰一
        情報科学技術フォーラム, 25 Aug. 2003

      Presentations

      • 自然科学研究のための機械学習と機械発見
        瀧川一学
        日本がんと炎症・代謝研究会(SCIM) 第10回学術集会, 08 Jun. 2024, Invited
      • 帰納と演繹の間を求めて：記号と離散構造の統計的機械学習
        瀧川一学
        電子情報通信学会コンピュテーション研究会, 08 May 2024, Invited
      • 機械学習を科学研究で使うとは？
        瀧川一学
        第12回WPIサイエンスシンポジウム、北海道大学, 23 Nov. 2023
      • Exploring Practices in Machine Learning and Machine Discovery for Heterogeneous Catalysis
        Ichigaku Takigawa
        ACS Spring 2023 Symposium on AI-Accelerated Scientific Workflow, Indianapolis, USA, Invited
      • 機械学習と機械発見：自然科学融合が誘起するデータ科学の新展開
        瀧川一学
        学習院桜友会寄付講座(生命情報社会学)シンポジウム X-Informatics 〜巡り会うデータサイエンス〜, 学習院大学, 18 Feb. 2023, Invited
      • L-S1 決定木とアンサンブル学習の基礎と実践
        瀧川一学
        2022年度リーディングDAT(Data Analytics Talents)講座, 統計数理研究所, 17 Jan. 2023
      • 機械学習と機械発見：自然科学研究におけるデータ利活用の再考
        瀧川一学
        情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML), 京都大学, 22 Dec. 2022, Invited
      • 小１にルービックキューブを教えてみた 〜群論スポーツの教育とパターン認知〜
        瀧川一学
        2022年度第2回領域集会 分科会, 科研費 学術変革領域(A) 社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化, 京都大学清風荘(京都市), 06 Nov. 2022
      • "データ化"する化学と情報技術・人工知能・データサイエンス
        瀧川一学
        2022年北海道地区化学教育研究協議会, 05 Nov. 2022, Invited
      • 自然科学における機械学習と機械発見
        瀧川 一学
        シンポジウム「機械学習が拡げる相転移研究の最前線」, JCCG-51 第51回結晶成長国内会議, 01 Nov. 2022, Invited
      • 決定森回帰の信頼区間推定, Benign Overfitting, 多変量木とReLUネットの入力空間分割
        瀧川一学
        フォレストワークショップ, JST CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」機械学習グループ, 24 Feb. 2022
      • Machine Learning for Molecules: Lessons and Challenges of Data-Centric Chemistry
        Ichigaku Takigawa
        Perspectives on Artificial Intelligence and Machine Learning in Materials Science, FY2021 IMI Joint Usage Research, Kyushu University,, Invited
      • 機械学習・機械発見とデータ中心的自然科学,
        瀧川一学
        科研費 学術変革領域(A) ASFA京都合同会議, 京都大学・寺町三条サテライトラボ,, 22 Dec. 2021
      • 決定木に基づくアンサンブル学習,
        瀧川
        2021年度リーディングDAT(Data Analytics Talents)講座, L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法, 統計数理研究所, 17 Dec. 2021
      • 機械学習を自然現象の理解・発見に使いたい人に知っておいてほしいこと
        瀧川一学
        JST 科学技術未来戦略ワークショップ「機器の安全性を高める破壊・寿命予測の科学技術基盤の構築」, JST 研究開発戦略センター(CRDS), 10 Dec. 2021, Invited
      • 機械学習・機械発見から見るデータ中心型化学の野望と憂鬱
        瀧川一学
        2021年度 知能情報学専攻コロキウム(IST COLLOQUIUM 2021), 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻, 09 Dec. 2021, Invited
      • Machine Learning for Molecular Graph Representations and Geometries
        Ichigaku Takigawa
        第44回日本分子生物学会, シンポジウム1AS-17：現実世界のノイズと多様性に挑むデータサイエンス・機械学習, パシフィコ横浜., 01 Dec. 2021, Invited
      • 機械学習と機械発見：データ中心型の化学・材料科学の教訓とこれから
        瀧川一学
        第142回 フロンティア材料研究所学術講演会 「データ科学と機械学習の最前線 ーデータを基軸とした材料開発に向けてー」, 東京工業大学, 12 Nov. 2021, Invited
      • 機械学習～データを予測に変える技術～で化学に挑む！
        瀧川一学
        サイエンスアゴラ2021, シン・サイエンス～情報・ＡＩ・ビッグデータが紡ぐ最先端研究～, 07 Nov. 2021, Invited
      • Machine Learning for Molecules
        Ichigaku Takigawa
        Hokkaido University ICReDD - Faculty of Medicine Joint Symposium, 15 Oct. 2021, Invited
      • 帰納バイアスと分子の組合せ的表現・幾何的表現
        瀧川一学
        学術変革(A)「社会変革アルゴリズム基盤」(AFSA) , 2021年度 第2回領域集会,
      • 分子のグラフ表現と機械学習の最近
        瀧川 一学
        理研AIPオープンセミナー, 14 Jul. 2021
      • A machine-learning view on heterogeneous catalyst design and discovery
        Ichigaku Takigawa
        Telluride Workshop on Computational Materials Chemistry, Telluride, Colorado, USA, 01 Jul. 2021, Invited
      • Machine Learning for Chemistry: Representing and Intervening
        Ichigaku Takigawa
        Joint Symposium of Engineering & Information Science & WPI-ICReDD in Hokkaido University, 26 Apr. 2021, Invited
      • 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川一学
        理研CSRS インフォマティクス・データ科学推進プログラム成果報告会, 08 Mar. 2021, Invited
      • L-S 決定木とアンサンブル学習の基礎と実践
        統計数理研究所 リーディングDAT講座 2020, 29 Oct. 2020
      • 分子のグラフ表現と機械学習, セッション「データサイエンスの世界をのぞいてみませんか？ 」
        第10回CSJ化学フェスタ2020, 20 Oct. 2020, Invited
      • 機械学習による化学反応の予測と設計, セッション「生命科学・材料科学におけるデータサイエンスの最前線
        2020年度統計関連学会連合大会, Invited
      • Applied Machine Learning for Chemistry I & II,
        "Advanced Computational Chemistry", HSI (Hokkaido Summer Institute),, 26 Aug. 2020
      • The interplay between data-driven and theory-driven methods for chemical sciences
        The 1st International Symposium on Human InformatiX, JST ERATO 佐藤ライブ予測制御プロジェクト, Invited
      • 機械学習による化学反応の予測と設計
        近畿化学協会コンピュータ化学部会 公開講演会（第107回例会）, 27 Jan. 2020, Invited
      • 機械学習による化学反応の予測と設計
        瀧川 一学
        情報系 Winter Festa Episode 5
      • 決定木に基づくアンサンブル学習 (L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法)
        統計数理研究所 リーディングDAT講座 2019
      • データ社会を生きる技術〜人工知能のHypeとHope〜
        瀧川 一学
        富山県寄附講義 (富山国際大学), 17 Dec. 2019, Invited
      • 自然科学研究の道具としての機械学習
        瀧川 一学
        北陸先端科学技術大学院大学 情報科学系セミナー, 04 Dec. 2019, Invited
      • Machine Learning and Model-based Optimization for Heterogeneous Catalyst Design and Discovery
        瀧川 一学
        The 2nd ICReDD International Symposium - Toward Interdisciplinary Research Guided by Theory and Calculation,, 27 Nov. 2019, Invited
      • 機械学習は真の理解や発見に寄与できるか
        瀧川 一学
        第35回関東CAE懇話会, AI・IoT時代のデータ利活用による理解と発見, 04 Oct. 2019, Invited
      • 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        ICReDD-CRESTキャリア領域 情報交換シンポジウム, 26 Sep. 2019, Invited
      • 人工知能の基本問題：これまでとこれから
        瀧川 一学
        人工知能学会 第110回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI),, 25 Sep. 2019
      • 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        第80回応用物理学会秋季学術講演会 シンポジウム, インフォマティクスが創る新しい材料科学とその実用化, 18 Sep. 2019, Invited
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川 一学
        有機合成化学協会, 「AIと有機合成化学」第三回勉強会, 21 Jun. 2019, Invited
      • ユーザのための機械学習・深層学習入門
        瀧川 一学
        Rinkai Hackathon 2019 with DDBJing, 10 Jun. 2019, Invited
      • 科学と機械学習
        瀧川 一学
        NTTコミュニケーション科学基礎研究所セミナー, 13 May 2019, Invited
      • 化学研究のための機械学習と最適実験計画
        瀧川 一学
        東京大学物性研究所スパコン共同利用・CCMS合同研究会「計算物質科学の新展開」,, 02 Apr. 2019, Invited
      • 決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習 (L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法)
        統計数理研究所 リーディングDAT講座 2018
      • 決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習
        瀧川 一学
        統計数理研究所 リーディングDAT講座, L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法, 14 Dec. 2018, Invited
      • Machine Learning for Chemical Sciences
        Ichigaku Takigawa
        2018 International Workshop on New Frontiers in Convergence Science and Technology, Hokkaido University (HU) - Seoul National University (SNU) Joint Symposium, 09 Nov. 2018, Invited
      • データ駆動科学と機械学習
        瀧川 一学
        岐阜大学工学部・第2回データサイエンス研究会, 19 Sep. 2018, Invited
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川 一学
        第 79 回応用物理学会特別シンポジウム:インフォマティクスへの招待~ 機械学習・インフォマティクスは応用物理をどう変えるか?~, 18 Sep. 2018, Invited
      • 決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習の最近
        瀧川 一学
        電子情報通信学会 スマートインフォメディアシステ ム研究会 (SIS), 07 Jun. 2018, Invited
      • 機械学習は真の発見に寄与できるのか?
        瀧川 一学
        MI2I・JAIST 合同シンポジウム((情報統合型物質・材料開発イ ニシアティブ・北陸先端科学技術大学院大学)データ科学における予測と理解の両立を目指して-分かるとは何か? -, 21 May 2018, Invited
      • Machine learning predictions of factors affecting the activity of heterogeneous metal catalysts
        瀧川 一学
        The 255th ACS (American Chemical Society) National Meeting, "CATL: Machine Learning for Catalysis Research", 18 Mar. 2018, Invited
      • 分子のグラフ表現と機械学習
        瀧川 一学
        異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」, 13 Mar. 2018, Invited
      • Machine Learning and Surrogate Optimization on Heterogeneous Catalysts
        Ichigaku Takigawa
        2019 PRESTO International Symposium on Materials Informatics, 09 Feb. 2018, Invited
      • Frontiers of data-driven property prediction: molecular machine learning
        瀧川 一学
        Innovation Camp 2018 for Computational Materials Science (ICCMS2018), 23 Jan. 2018, Invited
      • グラフデータの機械学習における特徴表現の設計と学習
        瀧川 一学
        日本応用数理学会 2017 年度年会, 08 Sep. 2017, Invited
      • 合成変量とアンサンブル:回帰森と加法モデルの要点
        瀧川 一学
        電子情報通信学会 信号処理研究会(SIP), 19 Jun. 2017, Invited
      • 機械学習は化学研究の"経験と勘"を合理化できるか?
        瀧川 一学
        電気化学会 第 33 回ライラックセミナー・第 23 回若手研究者交流会, 10 Jun. 2017, Invited
      • 道具としての機械学習:直感的概要とその実際
        瀧川 一学
        地球流体データ解析・数値計算ワークショップ, 09 Mar. 2017, Invited
      • 科学と機械学習のあいだ:変量の設計・変換・選択・交互作用・線形性
        瀧川 一学
        第 19 回情報論的学習理論ワー クショップ (IBIS2016), 19 Nov. 2016, Invited
      • メディエーター複合体による転写伸長制御
        瀧川 一学
        第 2 回バイオインフォマティクスアゴラ, 15 Jul. 2016, Invited
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川 一学
        CBI 学会 2015 年大会, FS-08, in silico によるポリ ファーマコロジー創薬, 28 Oct. 2015, Invited
      • データマイニングとしての多重標的相互作用解析
        瀧川 一学
        第 365 回 CBI 学会講演会, フェノタイプスクリーニ ング 古くて新しい創薬手法 Part2, 09 Jul. 2015, Invited
      • 多数のグラフからの統計的機械学習
        瀧川 一学
        人工知能学会 第 94 回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), 24 Jul. 2014, Invited
      • Finding structural patterns shared among interacting molecules
        瀧川 一学
        The 3rd Beilstein Symposium on Glyco-Bioinformatics, 10 Jun. 2013, Invited
      • 酵素遺伝子の発現情報に基づく効率的な代謝経路ランキング
        瀧川 一学
        2008 年度統計関連学会連合大会, 07 Sep. 2008, Invited
      • Mathematica による機械学習とパターン認識
        瀧川 一学
        日本 Mathematica ユーザ会第二回ワークショップ, 28 Oct. 2006, Invited
      • 独立成分分析による音源分離と聴覚情景分析
        瀧川 一学
        第 39 回計測自動制御学会 学術講演会 (SICE2000), 26 Jul. 2000, Invited

      External funds: Kakenhi

      • 化学における外挿探索を可能とする機械学習手法の開発と実証
        Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
        Medium-sized Section 27:Chemical engineering and related fields
        Hokkaido University
        鳥屋尾 隆
        From 09 Jul. 2021, To 31 Mar. 2025, Granted
        機械学習;不均一系触媒;文献データ;触媒インフォマティクス;固体触媒
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18185/
      • グラフ表現学習の転移性・構成性の獲得とその実践
        Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
        Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
        Kyoto University;Institute of Physical and Chemical Research
        瀧川 一学
        From 01 Apr. 2021, To 31 Mar. 2025, Granted
        グラフ;表現学習;機械学習
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12041/
      • New Problem Formulation on Next Generation Informatics and Researches on thier Algorithms
        Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
        Transformative Research Areas, Section (IV)
        National Institute of Informatics
        宇野 毅明
        From 19 Nov. 2020, To 31 Mar. 2025, Granted
        アルゴリズム;モデル;最適化;分野横断;文理融合;社会課題;議論手法;情報数理
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-20H05962/
      • Paradigm shift in the method for observing non-equilibrium processes in real space: Elucidation of nucleation processes from solution by TEM
        Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
        Broad Section D
        Hokkaido University
        木村 勇気
        From 31 Aug. 2020, To 31 Mar. 2025, Granted
        核生成;ナノ粒子;透過型電子顕微鏡;その場観察;結晶成長
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H05657/
      • Research on Integrated Techniques of Enumeration and Optimization Based on Discrete Structure Manipulation Systems
        Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
        Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
        Kyoto University
        湊 真一
        From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2025, Granted
        アルゴリズム;離散構造;演算処理系;列挙;索引化
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00605/
      • Discovery of key factors in nucleation processes from aqueous solution by direct TEM observation
        Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
        Medium-sized Section 28:Nano/micro science and related fields
        Hokkaido University
        木村 勇気
        From 01 Apr. 2020, To 31 Mar. 2021, Discontinued
        核生成;結晶成長;透過型電子顕微鏡;機械学習;ナノ粒子;その場観察;結晶化
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00323/
      • Practical deta-intensive approaches to materials sciences
        Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
        Hokkaido University
        Ichigaku Takigawa
        From 30 Jun. 2017, To 31 Mar. 2021, Project Closed
        機械学習;不均一系触媒;固体触媒;データ駆動科学;データマイニング;マテリアルズインフォマティクス
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K19953/
      • Feature Representation Design for Graph Machine Learning
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        Institute of Physical and Chemical Research;Hokkaido University
        Ichigaku Takigawa
        From 01 Apr. 2017, To 31 Mar. 2021, Project Closed
        機械学習;グラフデータ;分子表現;表現学習;高次元空間;特徴設計
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17H01783/
      • 第一原理機械学習計算手法の開発
        Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
        National Institute for Materials Science
        梅澤 直人
        From 01 Apr. 2016, To 31 Mar. 2017, Discontinued
        機械学習;電子密度;密度汎関数法;バンドギャップ;計算物理
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K13852/
      • Research on Fundamental Algorithms of Discrete Structure Manipulation Systems
        Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
        Kyoto University;Hokkaido University
        Shin-ichi MINATO
        From 29 May 2015, To 31 Mar. 2020, Project Closed
        離散構造;アルゴリズム;論理関数;組合せ集合;大規模データ処理;グラフ理論;最適化;列挙;離散構造処理系;二分決定グラフ;列挙アルゴリズム;ZDD;データ構造;演算処理系;索引化;BDD;グラフアルゴリズム;網羅的解析
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15H05711/
      • Supervised learning for inhomogeneous set of graphs
        Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
        Hokkaido University
        Ichigaku Takigawa
        From 01 Apr. 2014, To 31 Mar. 2017, Project Closed
        機械学習;グラフ;潜在構造;特徴表現
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26330242/
      • 疎性モデリングに基づく部分グラフ指示子の冗長性及び相関構造の分析
        Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
        Complex systems
        Hokkaido University
        瀧川 一学
        From 01 Apr. 2014, To 31 Mar. 2016, Project Closed
        機械学習;グラフ;構造データ;疎性モデリング;変数選択
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PUBLICLY-26120503/
      • Analysis of Repetition Structure in Huge Sequences
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        Hokkaido University
        Atsuyoshi Nakamura
        From 01 Apr. 2013, To 31 Mar. 2016, Project Closed
        知識発見とデータマイニング;シーケンスマイニング;ゲノム情報処理;頻出パターンマイニング
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25280079/
      • Synthesis and atomic-level characterization of well-defined surface nanostructures for development of novel catalytic materials
        Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
        Science and Engineering
        Hokkaido University
        Satoru TAKAKUSAGI
        From 28 Jun. 2013, To 31 Mar. 2018, Project Closed
        触媒;機械学習;ナノ構造解析;環境浄化;グリーン有機合成;ナノ材料;表面解析;表面金属ナノクラスター;固定化金属錯体;単結晶モデル表面
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-25106010/
      • Estimating data structure embedded in semi-structured data
        Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
        Kyoto University
        Hiroshi Mamitsuka
        From 01 Apr. 2012, To 31 Mar. 2016, Project Closed
        知識発見とデータマイニング;グラフマイニング;機械学習;生体生命情報学;人工知能;ゲノム;プロテオーム
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24300054/
      • Integrative modeling of genetic interactions based on intertwined multi-level networks
        Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
        Hokkaido University
        Ichigaku TAKIGAWA
        From 01 Apr. 2011, To 31 Mar. 2014, Project Closed
        多階層ネットワーク;分子間相互作用;遺伝子;発現制御;分子ネットワーク;遺伝子間相互作用;グラフマイニング;分子間ネットワーク;機械学習;モデル化
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23710233/
      • Multifaceted exploration of nonhomogeneous and ambiguous data by combining partial similarities
        Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
        Kyoto University
        Ichigaku TAKIGAWA
        From 01 Apr. 2008, To 31 Mar. 2011, Project Closed
        データマイニング;部分構造探索;アルゴリズム;機械学習;部分構造検索;列挙アルゴリズム;統計的有意性検定;統計的機械学習
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20700134/
      • 計算幾何構造と適応サンプリングに基づく大規模生物情報処理に関する研究
        Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
        Kyoto University
        瀧川 一学
        From 01 Apr. 2006, To 31 Mar. 2008, Project Closed
        確率的計算幾何構造;ノンパラメトリック法;適応サンプリング;近接グラフ;接近グラフ
        https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18700289/
      list
        Last Updated :2024/09/25

        Education

        Teaching subject(s)

        • From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025
          Overview of Data Science
          G205, Spring, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
        • From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025
          Introduction to Mathematics for Mathematical and Data Sciences II
          N807, Fall, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
        • From 01 Apr. 2024, To 31 Mar. 2025
          Introductory Statistics
          N801, Spring, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
        • From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024
          Introduction to Mathematics for Mathematical and Data Sciences II
          N807, Fall, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
        • From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024
          Introductory Statistics
          N801, Spring, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
        • From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024
          Overview of Data Science
          G205, Spring, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
        • From 01 Apr. 2023, To 31 Mar. 2024
          Statistics and Artificial Intelligence
          N817, Fall, Institute for Liberal Arts and Sciences, 2
        list
          Last Updated :2024/09/25

          Academic, Social Contribution

          Committee Memberships

          • From 2023, To 2023
            プログラム委員, 第26回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2023)
          • From 2018, To 2019
            人工知能基本問題研究会 主査, 人工知能学会
          • From 2018, To 2018
            実行委員, 第２１回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)
          • From 2017, To 2017
            実行委員, 第６回生命医薬情報学連合大会（IIBMP2017)
          • From 2016, To 2017
            人工知能基本問題研究会 主幹事, 人工知能学会
          • From 2015, To 2015
            人工知能基本問題研究会 幹事, 人工知能学会
          • From 2013, To 2014
            全国大会プログラム委員, 人工知能学会
          • From 2013, To 2014
            パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 専門委員, 電子情報通信学会

          Social Contribution

          • 出前授業「データ社会を生きる技術 〜機械学習の夢と現実〜」
            Lecturer
            府立亀岡高等学校, From 23 Nov. 2023
          • 第 97 回サイエンス・カフェ札幌 「見えるものを見る AI 見たいものを見る人間~機械に「正しく」学習させるには~」
            Lecturer
            紀伊國屋書店札幌本店, From 01 Oct. 2017
          • 平成遠友夜学校 「データ社会を生きる技術 ~人工知能の Hope と Hype~」
            Lecturer
            北海道大学遠友学舎, From 01 Aug. 2017
          • 出前授業「データ大氾濫社会を生き抜く技術 ~多様で愉快な情報科学の世界~」
            Lecturer
            北海道札幌北高等学校, From 11 Nov. 2014
          • 出前授業「データ社会と古くて新しいAI-続・多様で愉快な情報科学の世界-」
            Lecturer
            北海道札幌北高等学校, From 07 Nov. 2013
          • 出前授業「データ大氾濫社会を生き抜く技術 ~多様で愉快な情報科学の世界~」
            Lecturer
            北海道札幌北高等学校, From 15 Nov. 2012
          • 出前授業「ザ、GPS! 未来の自動運転に向けて」
            Lecturer
            北海道広尾高等学校, From 04 Oct. 2012

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