Evolutionary Computation (MIT Press) に濱野さん（修了生・サイバーエージェント），内田助教らの論文が採択されました．この論文では，カテゴリカル変数版のCompact Genetic Algorithmの理論解析を行っています．また，本論文は筑波大学の秋本先生らとの共同研究成果です．

• Ryoki Hamano, Kento Uchida, Shinichi Shirakawa, Daiki Morinaga, and Youhei Akimoto: Tail Bounds on the Runtime of Categorical Compact Genetic Algorithm, Evolutionary Computation, (Accepted) [DOI] [arXiv]

国際会議 Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2024) に3件の論文が採択され，関野さん（M1），濱野さん（修了生・サイバーエージェント），内田助教が発表を行いました．

国際会議 AutoML Conference 2024 のWorkshop Trackに広瀬さん（D）の論文が採択され発表を行いました．この研究では，自動特徴構築のために大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを行っています．

• Yoichi Hirose, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa, Fine-Tuning LLMs for Automated Feature Engineering, International Conference on Automated Machine Learning (AutoML Conference) 2024 Workshop Track, Paris, France, September 9-12, 2024. [Link]

白川が「令和5年度 横浜国立大学ベストティチャー賞」を受賞しました（大学Webサイトでの紹介）．

国際会議 Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2024 に論文（Full Paper 3件，Poster Paper 1件）が採択され，山田さん（M1），濱野さん（修了生），内田助教が発表を行いました．

横浜で開催された国際会議 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2024) (Part of WCCI 2024) にNASの探索空間設計に関する論文（筑波大学 秋本先生との共同研究）とオープンドメイン汎化に関する論文（修了生の野口さんの研究成果）の2件が採択され発表を行いました．

2024年度 人工知能学会全国大会 (第38回)（2024年5月28日～31日，アクトシティ浜松）で沢藤さん（M2），西本さん（M1）が研究発表しました．

• 沢藤 光，尾﨑 亮太，本村 拓斗，松田 豊久，遠嶋 雅徳，内田 絢斗，白川 真一：内界センサを用いたブルドーザの自己位置推定への機械学習の応用
• 西本 暁道，斉藤 翔汰，広瀬 陽一，内田 絢斗，白川 真一：異なるモデルサイズ制限に対するNeural Architecture Searchにおける複数構造探索

修了生の岸本さん，山西さん，松田さんの論文が国際会議 Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2024) に採択され発表を行いました．この論文では，解釈性の高い機械学習モデルであるNeural Additive ModelsおよびNeural Basis Modelsに特徴選択機構を導入し，高次元データへの適用を可能にしています．

• Yasutoshi Kishimoto, Kota Yamanishi, Takuya Matsuda, and Shinichi Shirakawa: Neural Additive and Basis Models with Feature Selection and Interactions, 28th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2024), Taipei, Taiwan, May 7–10, 2024. [DOI]

4月に新メンバーが配属されました．メンバーページを更新しました． 2024年度は博士課程後期学生が8名，博士課程前期学生が14名，卒業研究生が6名でスタートしました．

松田さん（修了生）らの研究成果であるテーブルデータの画像化に関する論文が Knowledge-Based Systems に掲載されました．

• Takuya Matsuda, Kento Uchida, Shota Saito, and Shinichi Shirakawa: HACNet: End-to-end learning of interpretable table-to-image converter and convolutional neural network, Knowledge-Based Systems, Vol. 284, 111293, Jan. 2024. [DOI]