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]

特任教員の内田助教が「IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award」を受賞しました． この賞は12月21日〜23日に小田原で開催された 進化計算シンポジウム2023 での発表に対して与えられたものです． 受賞対象の発表は「Safe OptimizationのためのCMA-ESの提案（内田 絢斗，濱野 椋希，野村 将寛，斉藤 翔汰，白川 真一）」です．

進化計算シンポジウム2023（12月21日〜23日，神奈川 小田原）で，関野さん（B4），山田さん（B4），内田助教が研究発表を行いました．

• 内田 絢斗，濱野 椋希，野村 将寛，斉藤 翔汰，白川 真一：Safe OptimizationのためのCMA-ESの提案
• 山田 裕太郎，内田 絢斗，白川 真一：目的関数の単調増加変換に不変性を与える多目的最適化フレームワークの提案
• 関野 裕太，内田 絢斗，白川 真一：文脈付き最適化問題のためのCMA-ESのWarm Startingの提案

ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization に濱野さん（D），斉藤さん（D）らの論文が採択されました．この論文では混合整数ブラックボックス最適化手法のCMA-ES with Marginの提案と単目的・多目的最適化の問題で評価を行っています．また，本論文はサイバーエージェントの野村さんとの共同研究成果です．

• Ryoki Hamano, Shota Saito, Masahiro Nomura, and Shinichi Shirakawa: Marginal Probability-Based Integer Handling for CMA-ES Tackling Single-and Multi-Objective Mixed-Integer Black-Box Optimization, ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization. [DOI] [arXiv]