Shirakawa Laboratory

2026年度 人工知能学会全国大会 (第40回)（2026年6月8日～12日，Gメッセ群馬）で2件の研究発表を行いました．

• 山田 裕太郎，廣島 圭，吉成 望，内田 絢斗，白川 真一：ブラックボックス最適化問題を説明する自然言語記述を入力とした自動定式化ベンチマークの構築
• 小曽根 朋矢，秋月 理緒，内田 絢斗，白川 真一：モデルマージにおけるマージパラメータと量子化ビット幅の同時最適化手法の提案

パターン認識の国際会議 28th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026) (Lyon, France, August 17-22, 2026) に廣島さん（D2）らの論文が採択されました．この論文では，モデルマージに基づく継続学習法においてタスク性能に関する選好を考慮可能な手法を提案しています．

• Kei Hiroshima, Kento Uchida, Shinichi Shirakawa: Tunable MAGMAX: Preference-Aware Model Merging for Continual Learning, 28th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026), Lyon, France, August 17-22, 2026. (Accepted)

進化計算の国際会議 Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2026 (San José, Costa Rica (hybrid), July 13-17, 2026) に論文（Full Paper 4件）が採択されました．中川さん（M2），濱田さん（M1），濱野さん（サイバーエージェント），内田助教らの研究成果です．

• Haruhito Nakagawa, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: Evaluation of Element-wise Effectiveness Estimation for Augmented Lagrangian CMA-ES, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2026) (Accepted as a Full Paper)
  • 制約付き最適化のためのCMA-ESに対する次元別有効度の推定機構の導入と評価
• Sota Hamada, Yutaro Yamada, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: Hierarchical Evolution Strategy for Optimization of Sharp Ridge, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2026) (Accepted as a Full Paper)
  • 鋭い関数形状をもつ問題に対する階層的進化戦略の提案
• Kento Uchida, Ryoki Hamano, Masahiro Nomura, and Shinichi Shirakawa: Adaptive Stochastic Natural Gradient Method for Safe Optimization on Binary Space, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2026) (Accepted as a Full Paper)
  • バイナリ空間上のSafe Optimization手法の提案
• Ryoki Hamano, Kento Uchida, and Shinichi Shirakawa: Convergence Analysis of Evolution Strategies for Mixed-Integer Optimization, Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2026) (Accepted as a Full Paper)
  • 混合整数最適化に対する進化戦略の収束性解析

Evostar 2026で，山田さん（D1）がOutstanding Studentに選出されました．

進化計算の国際会議 EvoCOP 2026 (Part of EvoStar 2026) に論文が採択され，山田さん（D1）が発表を行いました．この論文では，ブラックボックスバイナリ最適化向けの確率的自然勾配法に対する重み適応手法を提案しています．

• Yutaro Yamada, Kento Uchida, Shinichi Shirakawa: Weight Adaptation for Improving Parallel Performance of Adaptive Stochastic Natural Gradient, 26th European Conference on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization (EvoCOP 2026, Part of EvoStar 2026), Toulouse, France, April 8-10, 2026. (Best Paper Nomination) [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． 2026年度は教員2名，事務補佐員1名，硏究員1名，博士課程後期学生が13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．

第29回進化計算研究会（2026年3月16日〜17日，電気通信大学）で，河原畑さん（B4）が研究発表を行いました． 河原畑さんがベストプレゼンテーション賞を受賞しました．

• 河原畑 宏次，内田 絢斗，白川 真一，秋本 洋平：学習率適応型 CMA-ES における重点サンプリングを用いたサンプル再利用手法の提案，第29回 進化計算学会研究会（ベストプレゼンテーション賞）

進化計算シンポジウム2025（12月19日〜21日，富山県 射水市）で，関野さん（M2），松尾さん（M2），山田さん（M2），中川さん（M1），濱田さん（B4），内田助教が研究発表を行いました．

• 濱田 蒼太，内田 絢斗，山田 裕太郎，白川 真一：鋭い関数形状をもつ高次元最適化問題のための階層的最適化手法の提案
• 内田 絢斗，濱野 椋希，野村 将寛，白川 真一：Safe Optimizationのためのバイナリ最適化法の提案
• 関野 裕太，内田 絢斗，白川 真一：文脈付きカテゴリ変数最適化のためのWarm Startingの提案
• 松尾 拓海，内田 絢斗，白川 真一：点集合上の最適化問題におけるグラフ上の距離に基づく変異手法の検討
• 山田 裕太郎，内田 絢斗，白川 真一：並列評価が可能な環境のための重み適応型Adaptive Stochastic Natural Gradientの提案
• 中川 遥仁，内田 絢斗，白川 真一：制約付き最適化のためのCMA-ESに対する次元別有効度の推定機構の導入と評価

計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会（SSI2025）で，廣島さん（D1）がSSI優秀発表賞，工藤さん（M2）がSSI研究奨励賞を受賞しました．

計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会（SSI2025）（2025年11月12日～14日，東北大学青葉山キャンパス）でさん廣島さん（D1），櫻井さん（D1），工藤さん（M2）が研究発表を行いました．．

• 廣島 圭，内田 絢斗，白川 真一：モデルマージを利用した継続学習アルゴリズムにおける忘却度調整法の検討
• 櫻井 涼，内田 絢斗，白川 真一：発話に伴う表象的ジェスチャを挿入可能なジェスチャ生成手法の提案
• 秋月 理緒，工藤 佑矢，吉成 望，広瀬 陽一，西本 暁道，内田 絢斗，白川 真一：モデルマージ最適化のためのサロゲートベンチマークの提案