機械学習と機械発見: 方法と実践

私たちのグループでは主に(I)離散構造を伴う機械学習、(II)自然科学における機械発見、の２つのテーマについて技術研究と実践研究を行っています。生命科学や物質科学などの自然科学現象を強力な客観性を担保する試験台として、実世界の問題で機能しうる「学習」や「発見」のための情報科学技術を探求しているとも言えそうです。

「データ」のない科学はありません。再現性とそのエビデンスは大前提でもあるし、仮説の形成や検証のために、どのようなデータをどうやって取るかは科学研究の根幹そのものとも言えます。近年では多くの自然科学研究の現場で、研究対象や社会要件の複雑化、実験技術や計測の高度化・大規模化、インターネットによる情報共有、論文数そのものや再現性に乏しい結果の激増など、データの質的・量的変容に伴う科学研究のあり方の変遷に応じて、今まで以上に「データの利活用」が根本的に問い直されています。

(I)離散構造を伴う機械学習: 現行の機械学習の方法的基礎はベクトル空間上の関数モデルによるデータ内挿にあると言えますが、生命科学や物質科学の多くの問題は直接的にベクトル表現にできない非数値的「離散構造」を伴います。集合、リスト、組合せ、グラフ、論理ルール、言語、プログラムなどです。こうした離散構造は有限なものが複合することで生み出されます。テキスト、ゲノム配列、化学構造など対象そのものに離散構造が付随する場合、分子間相互作用、遺伝子ネットワーク、化学反応ネットワークなど対象間の関係として離散構造が付随する場合、ニューラルネットワークや決定木・決定森のようにモデルが離散構造で規定される場合など、実問題は「離散構造」をどう扱うかという問題で満ちています。方程式で記述される明示的法則、空間幾何や運動群のような数学的シンメトリ、明示的知識の利用やプランニングなどの手続的操作やアルゴリズム、単語の並びであるテキスト、言語による記号操作も、「離散構造」が生起する問題のバリエーションです。考えてみれば、もし私たちに「言語」が無かったならば「自然科学」も無かったのかもしれません。人間は経験できることが非常に限られているのに経験した以上のことを知ることができます。このような明示的な離散記号の操作と連続的な統計的予測モデリングのコンフリクトとどう折り合うかは現在の人工知能技術研究の一つの未解決問題でもあります。

(II)自然科学における機械発見: 当面の“AI”の中核技術である「見本例からの統計的機械学習」は基本的に未来を「過去の延長線上で」予測する仕組みであり、「今まで未知」であった対象の理解・発見という自然科学のゴールに適合していません。また、現行の機械学習が機能するためには生起しうるパターンを一通り経験させる(訓練データとして機械学習に見せる)必要があり、潜在的バリエーションを一通りカバーした訓練データの整備と品質管理が必要であり非現実的です。むしろ、どういうバリエーションがあるのかすら、よく分からないから機械学習に期待があるのです。ほとんどの現場は統計学的に見れば小数事例で不良設定であるにも関わらず、多様な科学的発見や理解が得られてきたことを考えると、「学習」から「発見」や「理解」に至る機序に関する「機械発見」の新たな方法研究が必要と考えています。記号と言語による知識表現やプランニング、論理推論・数値シミュレーション・組合せ最適化のような演繹的機構、量子力学などの物理法則、分子や結晶の空間幾何のような数学的構造、などを現在の統計的予測や確率的探索にどう取り込むかは(I)の基幹テーマであり、(I)と(II)は密接にリンクしています。そして、(I)で得られるアイデアや手法は、(II)を通して現実の実問題で検証可能です。機械学習や機械発見の方法論は得てして抽象的な自己満足的議論に留まってしまいがちなので、実際に実問題で機能するのかを現場の科学者と協働して調べられることは、新技術の試験台として魅力的である上、(I)が機能すれば(II)として実際の科学的発見や現象解明に資するだけではなく、材料開発や創薬など産業や社会にも大きな波及効果が期待できます。

研究分野

  • 機械学習
  • 機械発見

現在の研究トピック

  • 離散構造を伴う機械学習
    • 入力データ表現：集合、リスト、組合せ、グラフ、論理ルール、言語、プログラム
    • 観測変数間構造：相関構造制約、ネットワーク状の関係制約
    • モデル構造：決定木・決定森・決定図、深層学習(計算グラフ設計)、階層的確率モデル
    • "連続"と"離散"のギャップ、記号的・論理的・演繹的な機構 vs 統計的・機能的な機構
  • データ中心的な自然科学研究
    • 表現と介入の問題
    • 相関と因果の問題
    • 知識の利用と探索の問題
    • 創発・創造性と偶然・ランダム性の問題
    • 仮説と方法の問題 (あるいは、言語と思考の問題)
    • データ駆動と仮説駆動(理論駆動)の融合
    • Bioinformatics, Chemoinformatics, Materials Informatics

研究業績 和文 (→ 研究業績 英文 → 講演等)

[ブックチャプタ]

  • 機械学習に基づく分子の物性のデータ駆動予測とその活用 (第10章 第1節) [link]
    瀧川 一学
    マテリアルズ・インフォマティクスを用いた新材料開発へのアプローチ, 技術情報協会, 2019.

[総説論文]

  • なぜ経験則は説明の論理として受け入れがたいか [link] [KURENAI]
    瀧川一学
    岩波 科学, 連載：人間の言語能力とは何か─生成文法からの問い〈指定討論2〉, Vol. 93, No. 12, 2023; 1009-1011.
  • 予感される組織に寄せて ─外部から見た多分野交流─ [link] [KURENAI]
    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〜, Vol 64, No 12, 2023; 648-653.
  • 機械学習は真の理解や発見に寄与できるか [link] [KURENAI]
    瀧川一学
    自動車技術, 特集: DX 時代の CAE 最新手法, Vol 77, No 10, 2023; 26-31.
  • 深層学習が広げる分子と幾何構造の表現 [link]
    瀧川一学
    電子情報通信学会誌, 特集: 深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか, Vol 105, No 5, 2022; 435-440.
  • 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 [link]
    瀧川一学
    日本結晶成長学会誌, 特集: 機械学習・AIは結晶成長研究をいかに変えるか？, Vol 49, No 1, 2022; 49-1-01.
  • 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? [link]
    瀧川一学
    化学と教育, ヘッドライン: AI が開く新たな化学領域, Vol 70, No 3, 2022; 122-125.
  • 機械学習・計算化学を併用した固体触媒研究 [link]
    鳥屋尾 隆・清水研一・瀧川一学
    分離技術, Vol 50, No 1, 2020; 31-36.
  • 触媒インフォマティクスの動向 [link]
    鳥屋尾 隆・清水研一・瀧川一学
    科学と工業, Vol 94, No 7, 2020; 182-187.
  • 触媒研究における機械学習と最適実験計画 [link]
    瀧川一学
    電気化学, Vol 88, No 1, 2020.
  • 人工知能基本問題研究会（FPAI） [link]
    瀧川一学
    人工知能, Vol 34, No 5, 2019.
  • 多数のグラフからの統計的機械学習 [link]
    瀧川一学
    システム/制御/情報, 深化する機械学習：技術の進展とその応用特集号, Vol 60, No 3, 2016.
  • データマイニングとしての多重標的相互作用解析 [link]
    瀧川一学
    日本薬学会 構造活性相関部会・ニュースレター SAR NEWS, No.29, 2015.
  • 化学とグラフアルゴリズム [link]
    瀧川一学・馬見塚 拓
    化学と教育, 2011:59 (9), 450-453.
  • 多様なゲノムデータの統合的クラスタリング [link]
    志賀元紀・瀧川一学・馬見塚 拓
    生物物理, 2008;48 (3), 190-194.

[国内会議論文]

  • 創薬のための分子グラフ推薦システム [link]
    Sheng Hu, Ichigaku Takigawa, Chuan Xiao
    第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2023), 令和5年3月5日-9日, 2022.
  • 観測バイアスを考慮した化合物ネットワークのリンク予測 [link]
    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
    2022年度 人工知能学会全国大会（第36回）, 令和5年6月14日-17日, 2022.
  • ZDDの区間メモ化探索技法によるコスト制約組合せ問題の高速な解列挙 [link]
    湊真一・番原睦則・堀山貴史・川原純・瀧川一学・山口勇太郎
    情報処理学会研究報告, AL-187 1-8, 2022.
  • 核生成過程のHR-TEMその場観察にむけた早期イベント検出法の開発 [link]
    木村勇気・勝野弘泰・山崎智也・瀧川一学
    日本顕微鏡学会 第77回学術講演会, つくば国際会議場, 令和3年6月14日-16日.
  • 低電子線量TEM観察に向けた深層学習の活用 [link]
    勝野浩康・山崎智也・瀧川一学・木村勇気
    日本顕微鏡学会 第77回学術講演会, つくば国際会議場, 令和3年6月14日-16日.
  • AIに宝石鑑定は可能か？―深層学習によるダイヤモンドクラリティグレーディングの試みー [link]
    川野 潤・花岡 瞳・北脇裕士・江森健太郎・瀧川一学
    2021年度宝石学会, オンライン講演会 (宝石学会誌 Vol. 35 No. 1-4 2021), 令和3年6月12日.
  • 機械学習を用いた透過型電子顕微鏡像の改善 [link]
    勝野弘康・平川静・山﨑智也・瀧川一学・木村勇気
    日本地球惑星科学連合2021年大会, オンライン, 令和3年5月30日-6月6日.
  • 溶液TEMその場観察における核生成の早期検出手法の開発 [link]
    木村勇気・勝野弘康・瀧川一学
    日本地球惑星科学連合2021年大会, オンライン, 令和3年5月30日-6月6日.
  • Machine learning prediction of wildfire over the Republic of Sakha, Russia [link]
    安成哲平・瀧川一学・Kyu-Myong Kim・竹島滉
    日本地球惑星科学連合2021年大会, オンライン, 令和3年5月30日-6月6日.
  • 深層生成モデルを用いた分子グラフ自動補完 [link]
    胡晟・瀧川一学・肖川
    第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2021), オンライン開催（当初予定：磐梯熱海ホテル華の湯）, 令和3年3月1日-3日.
  • コスト制約つき組合せ問題に対するZDDを用いた高速な解列挙手法 [link]
    湊真一・番原睦則・堀山貴史・川原純・瀧川一学・山口勇太郎
    電子情報通信学会 コンピュテーション研究会(COMP), オンライン開催（当初予定：愛媛大学）, 令和2年12月4日.
  • ランダム分割木に基づく勾配ブースティングの検証 [link]
    松田 祐汰・瀧川一学・有村博紀
    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), ウインクあいち, 令和1年11月20日-23日.
  • 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 [link]
    高尾基史・鳥屋尾 隆・前野禅・高草木 達・瀧川一学・清水研一
    第42回ケモインフォマティクス討論会, 東京大学 山上会館, 令和1年10月28日-29日.
  • 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 [link]
    瀧澤涼介・喜田拓也・有村博紀・瀧川一学
    電子情報通信学会 コンピュテーション研究会（COMP）, 北海道大学 札幌キャンパス 学術交流会館第3会議室, 令和1年10月25日.
  • 化学情報の適応的選択によるグラフ畳み込み学習の解釈性の向上 [link]
    菊地翔馬・栗原正仁・小山聡・瀧川一学
    情報処理学会北海道シンポジウム2019, 北海道大学 情報科学研究院, 令和1年10月5日.
  • (招待講演) 不均一系触媒研究のための機械学習と最適実験計画 [link]
    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, 北海道大学, 令和1年9月18日.
  • 人工知能の基本問題：これまでとこれから [link, 総説記事(Open Access), スライド]
    瀧川一学
    人工知能学会 人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), カナモトホール(札幌市民ホール)・第二会議室, 令和1年9月14-15日.
  • 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 [link]
    守屋勇樹・ 田畑剛・ 岩崎未央・ 河野信・ 五斗進・ 石濱 泰・ 瀧川一学・吉沢明康
    第67回質量分析総合討論会, つくば国際会議場 エポカルつくば, 茨城県つくば市, 令和1年5月15日-17日.
  • 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 [link]
    日沼洋陽・鳥屋尾 隆・蒲池高志・前野 禅・高草木 達・古川森也・瀧川一学・清水研一
    日本金属学会 2019年春期(第164回)講演大会, 東京電機大学東京千住キャンパス, 東京都足立区, 平成31年3月20日-3月22日.
  • 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 [link]
    菊地翔馬・瀧川一学
    情報処理学会 第81回全国大会, 5P-06, 福岡大学, 福岡県福岡市, 平成31年3月14日-3月16日.
  • 非定常データストリームにおける適応的決定木を用いたアンサンブル学習 [link]
    菅原 優・瀧川一学
    人工知能学会 第109回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), グラバー園 旧スチイル記念学校, 長崎県長崎市, 平成31年3月13日-3月14日.
  • 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 [link]
    中野裕太・瀧川一学
    情報処理学会 第122回数理モデル化と問題解決(MPS)研究発表会, 湯布院公民館, 大分県由布市, 平成31年2月28日-3月1日.
  • 適応的な部分グラフ指示子の探索・選択に基づく非線形グラフ分類回帰 [link]
    白川 稜・横山侑政・岡崎文哉・瀧川一学
    第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2018), D1-85, かでる2.7, 平成30年11月4日-11月7日.
  • 機械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 [link]
    守屋勇樹・田畑 剛・岩崎未央・河野 信・五斗 進・石濱 泰・瀧川一学・吉沢明康
    第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS 2018), D1-53, かでる2.7, 平成30年11月4日-11月7日.
  • 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 [link]
    小林正人・原渕 祐・堤 拓朗・小野ゆり子・瀧川一学・武次徹也
    日本コンピュータ化学会2018秋季年会, 弘前大学, 平成30年11月3日-11月4日.
  • 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 [link]
    鳥屋尾 隆・高草木 達・瀧川一学・清水研一
    触媒討論会討論会A予稿集, 北海道教育大学函館校, 平成30年9月26日-9月28日.
  • (招待講演) 分子のグラフ表現と機械学習 [link]
    瀧川一学
    第79回応用物理学会秋季学術講演会 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？～, 名古屋国際会議場, 平成30年9月18日.
  • SeqBDDを用いた集合分割の族の表現法と実験的評価 [link]
    髙橋翔哉・湊 真一・瀧川一学
    情報処理学会 第169回アルゴリズム研究会, 小樽商科大学, 平成30年9月3日.
  • (招待講演) 決定木・回帰木に基づくアンサンブル学習の最近 [link]
    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) , 定山渓ビューホテル, 平成30年6月7日-6月8日.
  • グラフ断片決定木を用いたグラフ特徴抽出手法 [link]
    坂上陽規・瀧川一学・有村博紀
    2018年度人工知能学会全国大会（第32回), 3Pin1-10, 城山ホテル鹿児島, 平成30年6月5日-6月8日.
  • Graph of Graphsに対する二重畳み込みニューラルネットワーク [link]
    原田将之介・秋田大空・椿 真史・馬場雪乃・瀧川一学・山西芳裕・鹿島久嗣
    2018年度人工知能学会全国大会（第32回), 2A1-01, 城山ホテル鹿児島, 平成30年6月5日-6月8日.
  • グラフ分類における部分グラフ特徴集合の確率的探索 [link]
    白川 稜・岡崎文哉・瀧川一学
    人工知能学会 第105回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 石垣島大濱信泉記念館, 平成30年1月28日-29日. (人工知能学会研究会資料 B508, 12-17, 2018)
  • 部分グラフとその共起を用いたグラフ分類 [link]
    岡崎文哉・瀧川一学
    人工知能学会 第105回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 石垣島大濱信泉記念館, 平成30年1月28日-29日. (人工知能学会研究会資料 B508, 18-23, 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 [link]
    坂上陽規・栗田和宏・瀧川一学・有村博紀
    人工知能学会 第105回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 石垣島大濱信泉記念館, 平成30年1月28日-29日. (人工知能学会研究会資料 B508 63-68, 2018)
  • メディエーター複合体による転写終結制御機構 [link]
    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
    第90回日本生化学会大会, 神戸ポートアイランド, 平成29年12月6日-9日.
  • (招待講演) 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 [link]
    瀧川一学
    日本応用数理学会年会, 武蔵野大学有明キャンパス, 平成29年9月8日.
  • 機械学習を用いた金属表面における反応活性因子の予測 [link]
    瀧川一学・清水研一・津田宏治・高草木 達
    第37回表面科学学術講演会, 横浜市立大学金沢八景キャンパス, 平成29年8月17日-19日
  • (招待講演) 合成変量とアンサンブル：回帰森と加法モデルの要点 [link]
    瀧川一学
    電子情報通信学会 信号処理研究会（SIP), 新潟大学, 平成29年6月19日-6月20日.
  • 機械学習は化学研究の"経験と勘"を合理化できるか？ [link]
    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, おたる自然の村おこばち山荘, 平成29年6月10日-6月11日.
  • 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 [link]
    横山侑政・瀧川一学
    2017年度人工知能学会全国大会（第31回), 1K1-3, ウインクあいち, 平成29年5月23日-5月26日.
  • 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 [link]
    岡崎文哉・奥山葉月・瀧川一学・ 湊 真一
    2017年度人工知能学会全国大会（第31回), 4A1-1, ウインクあいち, 平成29年5月23日-5月26日.
  • 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 [link]
    鈴木 慶介・瀧川一学・清水 研一・高草木 達
    2017年度人工知能学会全国大会（第31回), 4J1-3, ウインクあいち, 平成29年5月23日-5月26日.
  • 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 [link]
    越野 沙耶佳・岡崎 文哉・瀧川一学
    2017年度人工知能学会全国大会（第31回), 4J1-4, ウインクあいち, 平成29年5月23日-5月26日.
  • 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 [link]
    大内史子・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, 京都女子大学, 平成29年3月17日-20日.
  • 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 [link]
    穐本浩昇・田中 讓・瀧川一学
    情報処理学会第79回全国大会, 3V-07, 名古屋大学, 平成29年3月16日-18日.
  • (招待講演) 道具としての機械学習：直感的概要とその実際 [link]
    瀧川一学
    地球流体データ解析・数値計算ワークショップ, 北海道大学, 平成29年3月9日.
  • (招待講演) 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 [link]
    瀧川一学
    第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016), 京都大学, 平成28年11月16日-19日.
  • Wildcard許容特徴量のグラフ分類における効果の分析
    岡崎文哉・瀧川一学
    第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016), 京都大学, 平成28年11月16日-19日.
  • 平行移動不変な非負値行列因子分解とその分析 [link]
    鈴木慶介・今井英幸・張 若霓・瀧川一学・湊 真一
    第15回情報科学技術フォーラム(FIT2016), 富山大学, 平成28年9月7日-9日.
  • カルパインの基質切断部位の予測 [link]
    大内史子・小山傑・小野弥子・秦 勝志・尾嶋孝一・進藤真由美・DE VERLE David・土井奈穂子・瀧川一学・馬見塚 拓・反町洋之
    第21回 日本病態プロテアーゼ学会学術集会, 千里ライフサイエンスセンター, 平成28年8月5日-6日.
  • Wildcard許容頻出部分グラフパターンのグラフ分類への応用 [link]
    岡崎文哉・瀧川一学
    2016年度人工知能学会全国大会(JSAI2016), 3E4-3, 北九州国際会議場, 平成28年6月6日-9日.
  • An Online Self-constructive Locally Updated Normalized Gaussian Network with Localized Splitting [link]
    Jana Backhus・瀧川一学・今井英幸・工藤峰一・杉本雅則
    2016年度人工知能学会全国大会(JSAI2016), 3E4-3, 北九州国際会議場, 平成28年6月6日-9日.
  • 全部分グラフ指示子に基づく決定木学習 [link]
    横山侑政・瀧川一学
    人工知能学会 第99回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 湯の原ホテル, 平成28年1月21日-22日. (人工知能学会研究会資料 B502, 75-80, 2016)
  • Wildcardを許容した頻出部分グラフマイニング [link]
    岡崎文哉・瀧川一学
    第18回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015), つくば国際会議場, 平成27年11月25日-28日. (電子情報通信学会技術研究報告 115(323), 25-32, 2015)
  • データマイニングとしての多重標的相互作用解析 [link]
    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, タワーホール船堀, 平成27年10月28日.
  • メディエーター複合体による転写伸長制御 [link]
    瀧川一学
    第2回バイオインフォマティクスアゴラ, 東京工業大学 くらまえホール, 平成27年7月15日.
  • データマイニングとしての多重標的相互作用解析 [link]
    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, 東京工業大学キャンパス・イノベーションセンター, 平成27年7月9日.
  • (招待講演) 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), 根室市総合文化会館, 平成26年7月24日.
  • 疎性モデリングに基づく部分グラフ特徴学習
    瀧川一学
    ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2014年度 秋のワークショップ, 北海道礼文島ピスカ21, 平成26年9月7日〜9月10日.
  • 疎性モデリングに基づく部分グラフ特徴学習
    瀧川一学
    第17回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2014), 名古屋大学・名古屋工業大学, 平成26年11月16日〜11月19日.
  • 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・Delnur Anwar・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
    第37回日本分子生物学会年会, パシフィコ横浜（神奈川県・横浜市）, 平成26年11月25日〜27日.
  • 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・Delnur Anwar・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
    第87回日本生化学会, 国立京都国際会館（京都府・京都市）, 平成26年10月15日〜18日
  • Modeling of Media Usage for Disaster Information Collection During the 2011 Thai Flood
    ヘンリー マイケル・川崎昭如・瀧川一学・目黒公郎
    第69回土木学会年次学術講演会, 大阪大学 豊中キャンパス・ホテル阪急エキスポパーク, 平成26年9月10日〜9月12日.
  • 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 [link]
    高橋秀尚・瀧川一学・Delnur Anwar・柴田美音・佐藤チエリ・佐藤滋生・Ranjan Amol・Chris W. Seidel・築山忠維・渡部昌・林正康・大川恭行・Joan W. Conaway・Ronald C. Conaway・畠山鎮次
    第36回日本分子生物学会年会, 神戸ポートピアアイランド（神戸市）, 平成25年12月3日〜5日.
  • 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 [link]
    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, (27), 235-238, 熊本市民会館(熊本県熊本市), 平成25年11月15日.
  • DNAシーケンスからの近似頻出パターンの発見 [link]
    中村 篤祥・瀧川一学・戸坂 央・工藤峰一・馬見塚 拓
    人工知能学会 第85回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), 下呂交流会館(岐阜県下呂市), 平成24年2月2日〜2月3日.
  • Enumerating Biclusters on Gene Expression Data by Mining Frequent Itemsets [link]
    高橋圭一郎・瀧川一学・馬見塚拓
    2011年日本バイオインフォマティクス学会年会, 神戸国際会議場, 平成23年11月8日～10日.
  • 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 [link]
    茅野光範・瀧川一学・志賀元紀・津田宏治・馬見塚拓
    2010年度統計関連学会連合大会, 早稲田大学，平成22年9月5日～8日．
  • 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・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
    日本農芸化学会大会, 福岡国際会議場, 平成21年3月27日〜29日.
  • 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, 慶応義塾大学(理工学部矢上キャンパス), 平成20年9月7日～9月10日.
  • 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・秦勝志・小野弥子・尾嶋孝一・林智佳子・北村ふじ子・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
    日本蛋白質科学会年会, タワーホール船堀, 平成20年６月10日〜12日.
  • 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, 甲南大学, 平成18年10月28日(土).
  • 発現プロファイルに基づく代謝経路の遺伝子系列ランキング [link]
    瀧川一学
    バイオ情報学研究会, 情報処理学会, 北海道札幌市, 北海道大学, 平成18年2月9日(木)・10日(金). (情報処理学会研究報告 2006-BIO-4, pp.1-7)
  • 最小包含球の族による被覆を用いたノンパラメトリック識別 [link]
    瀧川一学・工藤峰一
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 電子情報通信学会, 大分県湯布院町, 湯布院町中央公民館, 平成16年12月16日(木)・17日(金). (電子情報通信学会技術報告 PRMU 2004-140, pp.37-42)
  • 劣決定信号復元における最小L1ノルム系列の効率的構成 [link]
    瀧川一学・外山淳・工藤峰一
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 電子情報通信学会, 北海道札幌市, 北海道大学, 平成15年9月8日(月)・9月9日(火). (電子情報通信学会技術報告 PRMU 2003-114, pp.113-118)
  • 劣決定情報源分離におけるL1ノルム最小解の分析
    瀧川一学・外山淳・工藤峰一
    第２回 情報科学技術フォーラム Forum on Information Technology (FIT2003), 平成15年9月, 北海道江別市, 札幌学院大学, 平成15年9月10日(水)～12日(金). (情報科学技術フォーラム講演論文集 G-036)
  • 独立成分分析による音源分離と聴覚情景分析
    瀧川一学・外山淳・工藤峰一・新保勝
    第39回計測自動制御学会 学術講演会 (SICE2000), 「独立成分分析とそのパターン計測への応用」, 福岡県飯塚市, 九州工業大学, 平成12年7月26日(水)～28日(金).
  • スペクトログラムを入力とするLEGIONモデル
    瀧川一学・外山淳・工藤峰一・新保勝
    情報処理学会 北海道シンポジウム (InfoHokkaido'99), 北海道札幌市, 北海道大学, 平成14年5月12日(水)・13日(木).