矢野 史朗

矢野 史朗

Shiro Yano

  • 大規模交通流データ予測
    強化学習
    ブラックボックス最適化

大学在籍中は，強化学習・ブラックボックス最適化技術の基礎研究と応用研究に従事。また運動技能の獲得における筋活動，脳活動といった時系列データ分析研究に従事。
トヨタ大手町Infotechでは，強化学習および大規模交通流データの予測のための統計技術の研究開発に従事。

  • 所属

    • InfoTech
      知能実装基盤先行開発室

  • 学位・経歴

    • 2020-

      現職（トヨタ大手町　Infotech）

    • 2015-
      2020

      東京農工大学　情報工学専攻　助教

    • 2012-
      2015

      立命館大学総合科学技術研究機構　専門研究員

    • 2007-
      2012

      東京大学大学院　精密機械工学専攻博士

  • 主な論文・著書・講演

    著書

    • “身体意識の数理モデル”, 東京大学出版 「身体性システムとリハビリテーションの科学２」, 分担執筆

    講演

    • 分数遅延のある環境での状態遷移モデルに基づく強化学習, 日本ロボット学会, 日本ロボット学会学術講演会

    • Keynote「運動と認知の学習と数理」, 日本ロボット学会学術講演会（身体性システムOS）, 2019

    • "Tutorial on Blackbox Optimization Approach for Reinforcement Learning problems", Reinforcement learning workshop, The 12th Asian Control Conference 2019

    • "Mirror descent: Bridge between Bayesian-brain and Reinforcement learning algorithm" The 2018 Japan-America Frontiers of Engineering symposium (JAFOE 2018)

    その他

    • データローカライゼーション時代への対処：連合学習タスクフォースの取り組み, Woven by Toyota, Toyota Global Summit 2023

  • 社外・団体等活動(役職)・表彰・受賞

    • 若手の会会長　”科研費新学術領域「身体性システム」” (2014年-2019年)

    • 部門運営委員　"計測自動制御学会システム情報部門自律分散システム部会" (2016年-2018年)

    • Best paper award, International conf. of Micro-Nano Mech. Human Science (2016年)

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