Researcher basic information

• Ph.D. (Computer Science), Hokkaido University, Mar. 2015

• https://researchmap.jp/yasumasa-tamura?lang=en

• 201601004823108647

• Artificial Intelligence
• Distributed Systems
• Computational Intelligence
• Swarm Intelligence
• Combinatorial Optimization

• Informatics, Soft computing, Artificial Intelligence, Computational Intelligence, Machine Learning, Optimization
• Informatics, Intelligent informatics
• Informatics, Intelligent robotics, Swarm Robotics, Multi-robot Systems
• Informatics, Computational science, Distributed Systems, Distributed Algorithms

• Bachelor's degree program, School of Engineering
• Master's degree program, Graduate School of Information Science and Technology
• Doctoral (PhD) degree program, Graduate School of Information Science and Technology

Research activity information

• Aug. 2025, 一般社団法人電気学会 電子・情報・システム部門, 2024年度電子・情報・システム部門 査読促進賞
  田村 康将
• Mar. 2025, International Society of Artificial Life and Robotics, Excellent Reviewer Award
  Yasumasa Tamura
• Mar. 2025, IEEE Symposium on CI in Artificial Life and Cooperative Intelligent Systems (IEEE ALIFE-CIS), Outstranding Paper Award
  Shared Encoding and Representation of Tool-Mediated and Direct Touch via Superposition Mechanisms
  Haruna Kasashima;Wataru Noguchi;Yasumasa Tamura;Masahito Yamamoto;Hiroyuki Iizuka
• Mar. 2025, 東京科学大学, オープンイノベータ功労賞
  田村 康将
• Mar. 2014, 北海道大学大学院情報科学研究科, 複合情報学専攻 専攻長賞
  田村 康将
• Aug. 2012, 公益社団法人 計測自動制御学会 システム・情報部門, 最優秀講演賞・和田賞
  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

• Building an All-Shot Expected-Score Distribution Model from Real-Match Curling Boards: Shot-Wise Accuracy and Plausibility Analysis
  Rintaro Chiba; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  Applied Sciences, Jul. 2026
  Scientific journal
• Learning Fine-Grained Video Anomaly Detection from Normal Videos
  Ruqin Wang; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  SENSORS, 26, 13, Jul. 2026
  English, Scientific journal
• Extraction of Stone Positions from a Sheet Image for Curling Match Database Construction
  Kei Suzumura; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  Applied Sciences, 16, 7, 3453, 3453, MDPI AG, 02 Apr. 2026, [Peer-reviewed]
  English, Scientific journal, Curling is a sport in which two teams take turns delivering stones on ice and compete for total scores. It is a highly strategic sport, often referred to as “Chess on Ice”. In recent years, research on curling AI and statistical analysis aimed at tactical evaluation has been active. Decision-making in curling highly depends on the current stone position state, so obtaining stone positions is essential for tactical analysis. This study proposes an object detection model capable of acquiring stone coordinates with high accuracy and generality from stone position images of actual games. The proposed model was realized with a small amount of manually annotated data and pseudo-labeled images. Using the active testing method, the image-level accuracy of data—a strict criterion requiring perfect detection of all stones in a single image—for approximately 100,000 items was estimated to be 99.37%. Furthermore, we measured the positional error of the detected stones and found an average result of 0.472 px. We determined that this model had sufficient accuracy for practical use, so we decided to store the acquired coordinates in a database and use them as training data for the curling AI and statistical analysis.
• Dataset Distillation on Medical Dataset Using Genetic Algorithm
  Takumi Sato; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  SENSORS AND MATERIALS, 38, 6, 3255, 3270, 2026
  English, Scientific journal
• Robust Lung Sound Anomaly Detection Model for Wearable Devices Using Unsupervised Learning and Noise Distinction Algorithm
  Takehiro Hirasawa; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Kaoruko Shimizu; Satoshi Konno; Masahito Yamamoto
  SENSORS AND MATERIALS, 38, 6, 3271, 3286, 2026
  English, Scientific journal
• Disentangling Tonality and Function in Chord Progressions using Self-Supervised Learning
  Toma Kawakita; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 31st International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2026), Jan. 2026, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Disentangling Action from Species: Adversarial Gated Fusion for Robust Unsupervised Animal Behavior Recognition
  Mayu Kikuchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 31st International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2026), Jan. 2026, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• High-Fidelity Respiratory Sound Augmentation for Robust Classification: Leveraging StyleGAN2 and Autoencoder Pre-training
  Takehiro Hirasawa; Yasumasa Tamura; Kaoruko Shimizu; Satoshi Konno; Masahito Yamamoto
  The 31st International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB2026), Jan. 2026, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Automatic Climbing Move Detection from Fixed-Camera Bouldering Videos Using Pose and Image Features
  Keita Kimura; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  The 4th IEEE International Workshop on Sport Technology and Research (IEEE-STAR2025), 72, 77, Oct. 2025, [Peer-reviewed], [International Magazine]
  English, International conference proceedings
• Input Encoding and Data Construction Strategies for Accurate Expected Score Distribution Prediction in Digital Curling
  Rintaro Chiba; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  The 4th IEEE International Workshop on Sport Technology and Research (IEEE-STAR2025), 132, 136, Oct. 2025, [Peer-reviewed], [International Magazine]
  English, International conference proceedings
• Building a Motion Embedding Space for Annotation-Free Animal Behavior Recognition
  Mayu Kikuchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 9th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2025), Sep. 2025, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Pre-training Deep Neural Networks Using 3D Formula-Driven Supervised Learning for COPD Staging
  Yasumasa Tamura; Kohei Harada; Wataru Noguchi; Kaoruko Shimizu; Satoshi Konno; Masahito Yamamoto
  Artificial Life and Robotics, Springer Science and Business Media LLC, 07 Aug. 2025, [Peer-reviewed], [Lead author, Corresponding author]
  English, Scientific journal
• Double Auction Meets Blockchain: Consensus from Scored Bid-Assignment
  Xiangyu Su; Xavier Défago; Mario Larangeira; Kazuyuki Mori; Takuya Oda; Yasumasa Tamura; Keisuke Tanaka
  International Conference on Applied Cryptography and Network Security, 2025, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Shared Encoding and Representation of Tool-Mediated and Direct Touch via Superposition Mechanisms
  Haruna Kasashima; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto; Hiroyuki Iizuka
  2025 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence in Artificial Life and Cooperative Intelligent Systems, 2025, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Pre-training Deep Neural Networks with 3D Fractal Structures for COPD Stage Classification
  Kohei Harada; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Kaoruko Shimizu; Satoshi Konno; Masahito Yamamoto
  The 30th International Symposium on Artificial Life and Robotics, 2025, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Puzzle-Based Self-Supervised Learning for Video Classification with Vision Transformers
  Ruqin Wang; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto
  The 30th International Symposium on Artificial Life and Robotics, 2025, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• A Deep Learning Approach to Understanding the Integration of Tools into Body Schema
  Haruna Kasashima; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto; Hiroyuki Iizuka
  The 2024 Conference on Artificial Life, 90, 92, MIT Press, 2024, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Creation of Training Data and Training for Prediction Model of Curling Scores Using Real Game Data.
  Tomoya Iwasaki; Wataru Noguchi; Yasumasa Tamura; Shimpei Aihara; Masahito Yamamoto
  icSPORTS, 168, 179, 2024, [Peer-reviewed]
  International conference proceedings
• Offline Time-Independent Multiagent Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; François Bonnet 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IEEE Transactions on Robotics, 39, 4, 2720, 2737, Aug. 2023, [Peer-reviewed]
  English, Scientific journal
• ToST: Tokyo SUMO Traffic Scenario.
  Yuji Yamazaki; Yasumasa Tamura; Xavier Défago; Ehsan Javanmardi; Manabu Tsukada
  25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC), 3597, 3604, IEEE, 2023, [Peer-reviewed], [Corresponding author], [International Magazine]
  English, International conference proceedings
• Mixed-traffic Intersection Management using Traffic-load-responsive Reservation and V2X -enabled Speed Coordination.
  Nicholaus D. Yosodipuro; Ehsan Javanmardi; Jin Nakazato; Yasumasa Tamura; Xavier Défago; Manabu Tsukada
  25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC), 1927, 1934, IEEE, 2023, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Offline Time-Independent Multi-Agent Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; François Bonnet 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IJCAI, 4649, 4656, 2022, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Priority inheritance with backtracking for iterative multi-agent path finding.
  Keisuke Okumura 0001; Manao Machida; Xavier Défago; Yasumasa Tamura
  Artif. Intell., 310, 103752, 103752, 2022, [Peer-reviewed]
  English, Scientific journal
• Offline Time-Independent Multi-Agent Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; François Bonnet 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  CoRR, abs/2105.07132, 2021
  Scientific journal
• winPIBT: Extended Prioritized Algorithm for Iterative Multi-agent Path Finding
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  4th International Workshop on Multi-agent Path Finding (IJCAI20 MAPF Workshop), 2021, [Peer-reviewed]
  English, Symposium
• Roadside-assisted Cooperative Planning using Future Path Sharing for Autonomous Driving.
  Mai Hirata; Manabu Tsukada; Keisuke Okumura 0001; Yasumasa Tamura; Hideya Ochiai; Xavier Défago
  94th Vehicular Technology Conference (VTC2021-Fall), 2021, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Quixo is Solved.
  Satoshi Tanaka; François Bonnet 0001; Sébastien Tixeuil; Yasumasa Tamura
  Advances in Computer Games - 17th International Conference(ACG), 85, 95, Springer, 2021, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Iterative Refinement for Real-Time Multi-Robot Path Planning.
  Keisuke Okumura 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS), 9690, 9697, IEEE, 2021, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Active Modular Environment for Robot Navigation.
  Shota Kameyama; Keisuke Okumura 0001; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA), 8636, 8642, IEEE, 2021, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Time-Independent Planning for Multiple Moving Agents.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 11299, 11307, AAAI Press, 2021, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Behavioral specialization emerges from the embodiment of a robotic swarm
  Motoaki Hiraga; Yasumasa Tamura; Kazuhiro Ohkura
  Artificial Life and Robotics, 25, 4, 495, 502, Springer Science and Business Media LLC, Nov. 2020, [Peer-reviewed]
  English, Scientific journal
• Quixo Is Solved.
  Satoshi Tanaka; François Bonnet 0001; Sébastien Tixeuil; Yasumasa Tamura
  CoRR, abs/2007.15895, 2020
  Scientific journal
• Communication Efficient Self-Stabilizing Leader Election.
  Xavier Défago; Yuval Emek; Shay Kutten; Toshimitsu Masuzawa; Yasumasa Tamura
  Proceedings of 34th International Symposium on Distributed Computing (DISC 2020), 11, 19, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, 2020, [Peer-reviewed]
  English, International conference proceedings
• Priority Inheritance with Backtracking for Iterative Multi-agent Path Finding.
  Keisuke Okumura; Manao Machida; Xavier Défago; Yasumasa Tamura
  Proceedings of the Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 535, 542, ijcai.org, 2019, [Peer-reviewed]
  International conference proceedings
• Amoeba Exploration: Coordinated Exploration with Distributed Robots.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  9th International Conference on Awareness Science and Technology(iCAST), 191, 195, IEEE, 2018, [Peer-reviewed]
  International conference proceedings
• Kilogrid: a novel experimental environment for the Kilobot robot.
  Gabriele Valentini; Anthony Antoun; Marco Trabattoni; Bernát Wiandt; Yasumasa Tamura; Etienne Hocquard; Vito Trianni; Marco Dorigo
  Swarm Intelligence, 12, 3, 245, 266, 2018, [Peer-reviewed]
  Scientific journal
• Extended Local Clustering Organization with Rule-Based Neighborhood Search for Job-shop Scheduling Problem
  Yasumasa Tamura; Hiroyuki Iizuka; Masahito Yamamoto
  PROCEEDINGS OF THE 18TH ASIA PACIFIC SYMPOSIUM ON INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, VOL 2, 465, 477, 2015, [Peer-reviewed], [Lead author, Corresponding author]
  English, International conference proceedings
• Application of local clustering organization to reactive job-shop scheduling.
  Yasumasa Tamura; Hiroyuki Iizuka; Masahito Yamamoto; Masashi Furukawa
  Soft Comput., 19, 4, 891, 899, 2015, [Peer-reviewed], [Lead author, Corresponding author]
  English, Scientific journal
• 1A1-L03 An Approximate Method based on Genetic Algorithm and Dispatching Rules for Job-shop Scheduling Problem(Evolution and Learning for Robotics)
  TAMURA Yasumasa; IIZUKA Hiroyuki; YAMAMOTO Masahito
  The Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec), 2014, _1A1-L03_1, _1A1-L03_4, The Japan Society of Mechanical Engineers, 2014
  Japanese, The job-shop scheduling problem (JSP) is one of the combinatorial optimizations and one of the most difficult order decision problems. Many approximate algorithms, which are heuristic methods or metaheuristics, are studied to solve JSP, because JSP is categorized into NP-hard problems. The application of the dispatching rules is known as a practical heuristic for JSP or many other scheduling problems. This study proposes an extended algorithm for JSP based on the genetic algorithm and a novel local search method using the dynamic dispatching rules. The extended algorithm searches for effective dispatching rules along with schedules according to the genetic algorithm. Also the schedules are partially modified by the rules in every generation. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, this paper shows the result of numerical experiments.
• The Hybrid Approach of LCO and SA to Solve Job-shop Scheduling Problem
  TAMURA Yasumasa; SUZUKI Ikuo; YAMAMOTO Masahito; FURUKAWA Masashi
  Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers, 26, 4, 121, 128, 一般社団法人 システム制御情報学会, 15 Apr. 2013, [Peer-reviewed], [Invited], [Lead author, Corresponding author]
  English, Scientific journal, 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.
• JSPにおける局所クラスタリング組織化法を用いたリアクティブスケジューリング
  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
  Japanese, Symposium
• THE HYBRID APPROACH OF LCO AND SA TO SOLVE JOB-SHOP SCHEDULING PROBLEM
  Yasumasa Tamura; Ikuo Suzuki; Masahito Yamamoto; Masashi Furukawa
  PROCEEDINGS OF THE ASME/ISCIE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON FLEXIBLE AUTOMATION, ISFA 2012, 337, 344, 2013, [Peer-reviewed], [Lead author, Corresponding author]
  English, International conference proceedings
• Acquisition of Dispatching Rules for Job-Shop Scheduling Problem by Artificial Neural Networks Using PSO.
  Yasumasa Tamura; Masahito Yamamoto; Ikuo Suzuki; Masashi Furukawa
  JACIII, 17, 5, 731, 738, 2013, [Peer-reviewed], [Lead author, Corresponding author]
  English, Scientific journal
• 516 Classification of Benchmark Problems for JSP by Analyzing Optimized Dispatching Rules
  TAMURA Yasumasa; YAMAMOTO Masahito; FURUKAWA Masashi; SUZUKI Ikuo
  The Proceedings of Conference of Hokkaido Branch, 2012.51, 173, 174, The Japan Society of Mechanical Engineers, 2012
  Japanese
• ジョブショップスケジューリング問題に対する人工ニューラルネットワークを用いたジョブ割り付けルールの獲得
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  2012年度精密工学会秋季大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
  Japanese, Symposium, 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．

• Learning Settlers of Catan by GCN with Heterogeneous Graph Board Representation
  Hikaru, Takahashi; Wataru, Noguchi; Yasumasa, Tamura; Masahito, Yamamoto, ゲームプログラミングワークショップ2024論文集, 2024, 95, 102, 15 Nov. 2024
  「カタンの開拓者たち」のボードは正六角形の組み合わせで構成されており，異なる 3 種類のマス目が相互に影響を与える．そのため考慮すべき状態空間が複雑かつ広大となり，人工知能（AI）を研究することは非常に挑戦的な取り組みとなる．本研究ではカタンのボードを効果的に捉えるため，グラフ表現による GCN(Graph Convolutional Networks) モデルを提案し，先行研究の行列表現を用いた CNN（Convolutional Neural Networks）モデルとの性能比較を行った．ルールベース AI の行動選択を予想する教師あり学習の結果， GCN は CNN を上回る性能を示し，グラフ表現の有効性が確認された。強化学習による対戦実験においては，学習の収束には至らなかったものの，現時点で GCN が CNN と同等の学習進捗を示している．より適切に学習すれば，教師あり学習と同様に GCN が CNN の性能を上回ることが期待される．
  The board of “Settlers of Catan” consists of a combination of regular hexagons, where three different types of tiles interact with each other, resulting in a complex and expansive state space that makes AI research highly challenging. In this study, we propose a Graph Convolutional Networks (GCN) model using a graph representation to effectively capture the structure of the Catan board and compare its performance against a Convolutional Neural Networks (CNN) model, which uses a matrix representation as in previous research. In a supervised learning task predicting the actions of a rule-based AI, the GCN model outperformed the CNN model, demonstrating the effectiveness of the graph representation. While the reinforcement learning experiment did not converge, the GCN model showed comparable learning progress to the CNN model at the current stage. It is expected that with further training, the GCN will surpass the performance of the CNN, as observed in the supervised learning task., 情報処理学会, Japanese
• Bid-Matching Problem and Score-Based Consensus for Peer-to-Peer Energy Trading.
  Xiangyu Su; Xavier Défago; Mario Larangeira; Kazuyuki Mori; Takuya Oda; Yuta Okumura; Yasumasa Tamura; Keisuke Tanaka, IACR Cryptology ePrint Archive, 2022, 1471, 1471, 2022
  English
• P2P電力取引を最適化するブロックチェーン
  小田 拓也; 田中 圭介; デファゴ クサヴィエ; 田村 康将; 森 一之, クリーンエネルギー, 30, 29, 34, 2021, [Peer-reviewed], [Invited]
  Japanese, Introduction scientific journal
• 生物の群行動に学ぶ群ロボットシステム
  田村 康将; 和博 大倉, 計測と制御, 59, 2, 87, 89, 10 Feb. 2020, [Peer-reviewed], [Invited], [Lead author]
  Japanese, Introduction scientific journal
• 群ロボットシステムにおける集団意思決定と故障ロボット
  田村 康将, 計測と制御, 59, 2, 119, 124, 10 Feb. 2020, [Peer-reviewed], [Invited], [Lead author, Corresponding author]
  Japanese, Introduction scientific journal
• Time-Independent Planning for Multiple Moving Agents.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago, CoRR, abs/2005.13187, 2020
  English, Technical report
• winPIBT: Expanded Prioritized Algorithm for Iterative Multi-agent Path Finding.
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago, CoRR, abs/1905.10149, 2019
  English, Technical report
• 1-D-6 割付け規則を用いた遺伝的局所探索によるJSPの解法(スケジューリング(2))
  田村 康将; 飯塚 博幸; 山本 雅人, 日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集, 2014, 66, 67, 28 Aug. 2014
  公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会, Japanese

• カーリング得点予測学習のための実試合データからのストーン配置検出
  鈴村 圭; 田村 康将; 山本 雅人
  2025年度 精密工学会北海道支部学術講演会, 2025, Japanese, Poster presentation
• ボルダー競技におけるパフォーマンス定量化にむけたムーヴ抽出
  木村 渓太; 田村 康将; 山本 雅人
  Sports Informatics and Technology 2025 (SIT2025), 2025, Japanese, Oral presentation
• 勝率テーブルを用いたデジタルカーリングにおける期待得点分布予測の高精度化
  千葉 麟太郎; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  Sports Informatics and Technology 2025 (SIT2025), 2025, Japanese
• 移調を考慮した自己教師あり学習による文脈化コード埋め込みの獲得
  川喜田 塔馬; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第142回音楽情報科学研究発表会, 2025, Japanese, Oral presentation
• デジタルカーリングにおけるLeverage Indexの活用方法の検討
  今野 雄太; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  第10回ゲームAIトーナメント2025 (GAT2025), 2025, Japanese, Poster presentation
• ノーティックルールが期待勝率に及ぼす影響について
  山本 雅人; 相原 伸平; 田村 康将; 野口 渉
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025, Japanese, Oral presentation
• デジタルカーリングにおける戦略の獲得に向けた自己対戦型強化学習
  千葉 麟太郎; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025, Japanese, Oral presentation
• カーリングにおける局面重要度定量化のためのLeverage Indexの導入
  今野 雄太; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025, Japanese, Oral presentation
• カーリング得点分布予測モデルの精度向上のための学習手法
  岩崎 智也; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  カーリング科学シンポジウム2025, 2025, Japanese, Oral presentation
• カーリングにおける局面重要度定量化のためのLeverage Indexの導入
  今野 雄太; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025, Japanese, Oral presentation
• デジタルカーリングにおける戦術獲得のための自己対戦型強化学習
  千葉 麟太郎; 野口 渉; 田村 康将; 相原 伸平; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025, Japanese, Oral presentation
• ホールド情報と半教師あり学習を用いたボルダー競技における姿勢推定手法
  木村 渓太; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025, Japanese, Oral presentation
• ウェアラブルデバイスによる測定データを用いた肺音異常検知モデル
  平沢 岳大; 野口 渉; 田村 康将; 清水 薫子; 今野 哲; 山本 雅人
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム, 2025, Japanese, Oral presentation
• 理想環境下における肺音分類AI の設計
  平沢 岳大; 野口 渉; 田村 康将; 清水 薫子; 今野 哲; 山本 雅人
  第32回 バイオフィジオロジー研究会, 2025, Japanese, Oral presentation
• 飼育下のツシマヤマネコの発情兆候把握自動化に向けた行動検出モデルの比較と考察
  佐藤 大地; 野口 渉; 田村 康将; 井上 啓; 瀬尾 亮太; 山本 雅人
  第25回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, 2024, Japanese, Poster presentation
• 理想環境下におけるCNNを用いた肺音異常分類モデルの設計
  平沢 岳大; 野口 渉; 田村 康将; 清水 薫子; 今野 哲; 山本 雅人
  情報処理北海道シンポジウム 2024, 2024, Japanese, Poster presentation
• カタンの開拓者たちにおける異種グラフを用いた盤面表現とGCNによる学習
  高橋 光; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  ゲームプログラミングワークショップ 2024 (GPW-24), 2024, Japanese, Poster presentation
• ボルダリング競技映像における安定的な骨格推定手法の提案
  木村 渓太; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  スポーツ情報学研究会 (IPSJ-SI), 2024, Japanese, Oral presentation
• 飼育下のツシマヤマネコの発情兆候把握に向けたAIによる行動検出
  佐藤 大地; 野口 渉; 田村 康将; 井上 啓; 瀬尾 亮太; 山本 雅人
  動物の管理と行動学会, 2024, Japanese, Oral presentation
• フラクタル構造データを用いた三次元画像認識における深層学習モデルの事前学習
  原田 航平; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  23回情報科学技術フォーラム (FIT2024), 2024, Japanese, Oral presentation
• 行動分類モデルに基づく動物園内デジタル飼育管理システムの開発
  菊地 真優; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第23回複雑系マイクロシンポジウム, 2024, Japanese, Oral presentation
• 新しくかつ自然なコード進行を発見する能力の客観的評価
  川喜田 塔馬; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第23回複雑系マイクロシンポジウム, 2024, Japanese, Oral presentation
• 点数情報を考慮した麻雀の打牌推定
  横山 航汰; 野口 渉; 田村 康将; 山本 雅人
  第23回複雑系マイクロシンポジウム, 2024, Japanese, Oral presentation
• 〔主要な業績〕AIとロボット
  田村 康将
  東京都港区立本村小学校 キャリア教育講和, 2023, Japanese, Public discourse
  [Invited]
• 〔主要な業績〕分散電力取引システムにおける公平性と取引量を両立する入札マッチング
  姚 遠; 田村 康将; デファゴ クサヴィエ; ラランジェラ マリオ; 蘇 翔宇; 田中 圭介
  2023年度 電気学会C部門 (電子・情報・システム部門) 大会, 2023, Japanese, Oral presentation
• 協調配送問題のための分散ナビゲーション
  由井 亮; 田村 康将; デファゴ クサヴィエ
  ロボティクス・メカトロニクス 2023 (ROBOMECH2023), 2023, Japanese, Poster presentation
• 〔主要な業績〕Path planning in multi-robot systems
  田村 康将
  やわらか3D共創コンソーシアム第4回ソフトマシン部会, 2022, Japanese, Invited oral presentation
  [Invited]
• Crossover using Backpropagation for Evolutionary Artificial Neural Networks
  Yasumasa Tamura
  ロボティクス・メカトロニクス 2022 (ROBOMECH2022), 2022, English, Poster presentation
• Consensus Based on Proof-of-Optimal-Work and Its Application to Transactive Energy Systems
  Xiangyu Su; Xavier Défago; Ryoma Fujimoto; Hiroki Konaka; Mario Larangeira; Kazuyuki Mori; Takuya Oda; Yuta Okumura; Yasumasa Tamura; Keisuke Tanaka
  暗号と情報セキュリティシンポジウム (SCIS2021), Jan. 2021, English
  Jan. 2021 - Jan. 2021
• Offline Time-Independent Multi-Agent Path Planning
  Keisuke Okumura; Yasumasa Tamura; Xavier Défago
  第35回人工知能学会全国大会, 2021, English, Oral presentation
• Quixoの強解決
  田中 智; François Bonne; Sébastien Tixeuil; 田村 康将
  ゲームプログラミングワークショップ 2020 (GPW2020), 2020, Japanese, Oral presentation
• 〔Major achievements〕Eventual Consensus on Bio-Inspired Collective Systems
  Yasumasa Tamura
  Workshop on Distributed Algorithms for Low-Functional Robots, 2019, English, Invited oral presentation
  [Invited]
• 〔Major achievements〕Collective Decision Making from Social Insects to AI
  Yasumasa Tamura
  JST Israel-Japan Joint Workshop, 2019, English, Invited oral presentation
  [Invited]
• Resilience of Collective Decision Making Strategies against Byzantine Robots
  Yasumasa Tamura
  Life Engineering Symposium 2018 (LE2018), 2018, English, Oral presentation
• 合意形成に基づく人工ニューラルネットワークの自己学習 —単純な実装に基づく訓練結果の分析—
  田村 康将
  ロボティクス・メカトロニクス 2018 (ROBOMECH2018), 2018, Japanese, Poster presentation
• Physical Test Platform for Multi Robot Systems
  Yasumasa Tamura
  The 3rd Japan-Taiwan Workshop on Secure and Dependable IoT Systems, 2018, English, Invited oral presentation
  [Invited]
• 群知能に基づく深層学習アルゴリズムの検討
  田村 康将; Défago,Xavier
  第13回情報科学ワークショップ in 奈良大和平群, 2017, Japanese, Oral presentation
• 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, 2014, Japanese, Oral presentation
  2014 - 2014
• 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 (ROBOMECH2014), 2014, Japanese, Poster presentation
  2014 - 2014
• JSPにおける局所クラスタリング組織化法を用いたリアクティブスケジューリング
  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, 2013, Japanese, Oral presentation
  2013 - 2013
• 人工ニューラルネットワークを用いて獲得されるディスパッチングルールの調査
  田村 康将; 山本 雅人; 古川 正志
  第14回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, 2013, Japanese, Oral presentation
• 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回講演会, 2012, The Japan Society of Mechanical Engineers, Japanese, Oral presentation
  2012 - 2012
• ジョブショップスケジューリング問題に対する人工ニューラルネットワークを用いたジョブ割り付けルールの獲得
  田村 康将; 鈴木; 育男; 山本; 雅人; 古川 正志
  2012年度精密工学会秋季大会学術講演会, 2012, 公益社団法人 精密工学会, Japanese, Oral presentation
  2012 - 2012, 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, 2012, Japanese, Oral presentation
  2012 - 2012, [Domestic Conference]
• 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, 2012, Japanese, Oral presentation
  2012 - 2012
• 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, 2011, Japanese, Poster presentation
  2011 - 2011, [Domestic Conference]

• 情報理工学実験Ⅰ, 2024年, 学士課程, 工学部
• 統計学, 2024年, 学士課程, 全学教育

• Apr. 2025 - Present
  Information Processing Society of Japan
• Mar. 2025 - Present
  The Japan Society for Precision Engineering
• Sep. 2024 - Present
  Japanese Society for Animal Behaviour and Management
• Mar. 2020 - Present
  Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
• Apr. 2017 - Present
  Society of Instruments and Control Engineers
• Oct. 2012 - Present
  The Japan Society of Mechanical Engineers
• Apr. 2014 - Mar. 2022
  公益社団法人 日本オペレーションズ・リサーチ学会

• Development of Semi-Supervised Learning Method using Compressed Video for Real-Time Animal Behavior Analysis
  Grants-in-Aid for Scientific Research
  01 Apr. 2022 - 31 Mar. 2025
  山本 雅人; 飯塚 博幸; 田村 康将; 野口 渉
  本研究は，カメラ等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．具体的には，動物園の動物を対象とした実証実験をとおして，ホッキョクグマの常同行動の分析と行動分類，また，アジアゾウの採餌行動の分類などを行うシステムを開発する．さらに，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についても開発を行う．
  
  
  二年度目までに，ホッキョクグマ，アジアゾウについてのトラッキング精度の向上，およびホッキョクグマの常同行動検出と行動分類手法の開発，アジアゾウの採餌行動の検出を主に行った．その結果，ホッキョクグマの常同行動については，約91％程度，行動分類については約89％の精度で実現できることを示した．
  
  
  また，半教師あり学習については，単一のネットワークで I-frame, motion vector, residual を同時に処理する multi-stream single network (MussNet) を提案した． Early fusion は単一のネットワークですべての入力を処理するため, Late fusion よりも効率的な圧縮動画分類を実現できる一方, 学習後の分類精度が低くなってしまうという欠点がある. そこで, MussNet は単一ネットワークに対して, 内部でLate fusion がおこなわれるような学習をおこなう. 結果として, MussNet は Early fusion のような単一ネットワークによる効率性を維持しつつ, Late fusion と同等の精度を達成できることを示した．
  Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Hokkaido University, 23K24893
• Cyber-Physical System Architecture for Cooperative Driving
  Grants-in-Aid for Scientific Research
  01 Apr. 2021 - 31 Mar. 2024
  塚田 学; 田村 康将; DEFAGO Xavier
  2022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。
  Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), The University of Tokyo, 21H03423
• Practical Framework for the Formal Verification of Cooperative Mobile Robots Algorithms
  Grants-in-Aid for Scientific Research
  01 Apr. 2021 - 31 Mar. 2024
  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.
  Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Tokyo Institute of Technology, 21K11748
• 電力の需要地分散運用システムに関する研究
  三菱電機ー東京工業大学 産学連携研究推進プロジェクト
  2018 - 2023
  共同研究契約, 東京工業大学, Coinvestigator
• WEB3.0, DAOを活用した電力／熱／化学物質マネジメント技術
  三菱電機ー東京工業大学 産学連携研究推進プロジェクト
  2023
  共同研究契約, 東京工業大学, Coinvestigator
• 分散アルゴリズムの実機検証のためのプラットフォーム開発
  情報理工学院若手研究プロジェクト支援
  2021 - 2022
  田村 康将
  東京工業大学情報理工学院, 東京工業大学, Principal investigator
• Swarm Learning for Deep Neural Networks
  Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  Apr. 2017 - Mar. 2021
  Tamura Yasumasa
  Deep learning usually requires a huge amount of training data to compute a precise model. Preparing training data is costly, and hence it is a drawback of the deep leaning. This study aims at reducing the amount of training data while keeping the preciseness of the computed model. To achieve this objective, this project proposes a new semi-supervised learning method inspired by the studies in the field of swarm intelligence. The effectiveness of the proposed method is evaluated for various tasks, and the training mechanisms behind the proposed method are experimentally analysed.
  On the one hand, the project concluded that the proposed model is competitive to other methods proposed in related work in terms of preciseness, provided that it is effective for some specific tasks and when the computation cost does not matter. On the other hand, the project also figured out the advantage of the proposed method; it can reduce the cost to design an optimal network structure beforehand.
  Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Young Scientists (B), Tokyo Institute of Technology, Principal investigator, 17K12734
• レジリエントな社会のためのICT
  SICORP Japan-Israel
  2017 - 2020
  国立研究開発法人科学技術振興機構, 東京工業大学, Coinvestigator not use grants
• 大規模スケジューリング問題の特性解析および局所探索とルールに基づく解法の提案
  科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
  Apr. 2014 - Mar. 2017
  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．
  日本学術振興会, 特別研究員奨励費, 北海道大学, Principal investigator, 14J01342

• Management System
  Patent right, Xavier Défago; Yasumasa Tamura; Shota Kameyama; Keisuke Okumura; Shoma Mori, Tokyo Institute of Technology
  特願2019-236546, 26 Dec. 2019
  特許7397469
  Tokyo Institute of Technology, Domestic, Domestic

• セッションオーガナイザ
  2025 - Present
  Planning etc
  Academic society etc
  ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH2025)
  OS: 進化学習とロボティクス
• International Program Committee Member
  2022 - Present
  Peer review
  Competition etc
  International Symposium on Artificial Life and Robotics
• Program Committee Member
  2021 - Present
  Peer review
  Competition etc
  International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems (DARS)
• 実行委員
  22 Feb. 2025 - 23 Feb. 2025
  Planning etc
  Competition etc
  第24回 複雑系マイクロシンポジウム
• Session organizer
  2022 - 2024
  Planning etc
  Competition etc
  International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics
  OS: Swarm and Bio-inspired Systems
• Executive Committee Member
  2021 - 2021
  Planning etc
  Competition etc
  The 15th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems 2021 (DARS2021)
• Poster and Demo Track Committee Member
  2020 - 2021
  Peer review
  Competition etc
  IEEE International Conference on Automatic Computing and Self-Organizing Systems
• Session organizer
  2021
  Planning etc
  Competition etc
  The 4th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2021)
  OS: Swarm Engineering
• Program Committee Member
  2019 - 2019
  Panel chair etc, Peer review
  Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems
• Organizing Committee Member
  2018
  Planning etc
  The 22nd Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2018)
• Program Committee Member
  2018
  Peer review
  Competition etc
  International Conference on Swarm Intelligence (ANTS)

• 公益財団法人 山口正栄記念奨学財団 評議員・選考委員
  Nov. 2022 - Mar. 2025
  Organizing member
  公益財団法人 山口正栄記念奨学財団
• セキュリティ・キャンプ全国大会 講師
  2021 - 2024
  Lecturer
  独立行政法人 情報処理推進機構 (IPA)，一般社団法人セキュリティ・キャンプ協議会

• 三菱電機と東工大が P2P 電力取引を最適化する独自ブロックチェーン開発
  19 Jan. 2021
  Other than myself
  幻冬舎 あたらしい経済
  [Paper]
• P2P 電力取引を支援／三菱電機と東工大，ブロックチェーン技術
  19 Jan. 2021
  Other than myself
  電気新聞
  4面, [Paper]
• 需要家の取引ニーズに応じてP2P電力取引を最適化するブロックチェーン技術を開発
  18 Jan. 2021
  Other than myself
  東京工業大学
  [Pr]
• 三菱電機と東工大，P2P電力取引を最適化するブロックチェーン技術を開発
  18 Jan. 2019
  Other than myself
  日本経済新聞
  [Paper]