所属
大学院理工学研究科(理) 理工学専攻 数理科学 准教授
職名
准教授
連絡先
外部リンク
オオニシ モトヤ
大西 基也
Ohnishi Motoya
学位
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博士（コンピュータ・サイエンス＆エンジニアリング） （ 2024年6月 ワシントン大学 ）
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修士（コンピュータ・サイエンス＆エンジニアリング） （ 2024年3月 ワシントン大学 ）
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修士（工学） （ 2019年3月 スウェーデン王立工科大学 ）
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修士（工学） （ 2019年3月 慶應義塾大学 ）
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学士（工学） （ 2016年3月 慶應義塾大学 ）
研究キーワード
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制御理論
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力学系
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学習理論
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ロボティクス
研究分野
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情報通信 / ロボティクス、知能機械システム
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情報通信 / 数理情報学
学歴
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ワシントン大学 コンピュータ・サイエンス＆エンジニアリング
2019年9月 - 2024年6月
国名： アメリカ合衆国
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スウェーデン王立工科大学 電気工学科
2016年8月 - 2019年3月
国名： スウェーデン王国
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慶應義塾大学 理工学研究科 総合デザイン工学専攻
2016年4月 - 2019年3月
国名： 日本国
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慶應義塾大学 理工学部 電子工学科
2012年4月 - 2016年3月
国名： 日本国
経歴
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特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター 汎用基盤技術研究グループ 不完全情報学習チーム 客員研究員
2025年5月 - 現在
国名：日本国
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公益財団法人船井情報科学振興財団 奨学事業選考委員
2025年4月 - 現在
国名：日本国
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JST CREST project JPMJCR24Q1 細胞データ科学を介した融合数理の革新 研究参加者
2024年10月 - 2029年3月
国名：日本国
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愛媛大学 大学院理工学研究科 准教授
2024年8月 - 現在
国名：日本国
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愛媛大学 データサイエンスセンター 研究員
2024年8月 - 現在
国名：日本国
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ニールスボーア研究所 訪問研究員
2024年3月
国名：日本国
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HYPRLABS Inc. Robotics/AI Research & Engineering Intern
2023年6月 - 2023年11月
国名：アメリカ合衆国
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NVIDIA Corporation Research Intern
2022年11月 - 2023年5月
国名：アメリカ合衆国
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Sony AI America Inc AI Research Intern
2022年6月 - 2022年10月
国名：アメリカ合衆国
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JST CREST project JPMJCR1913 作用素論的データ解析に基づく複雑ダイナミクス計算基盤の創出 研究参加者
2020年11月 - 2025年3月
国名：日本国
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慶應義塾先端科学技術研究センター 研究員
2019年4月 - 2019年9月
国名：日本国
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特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター 汎用基盤技術研究グ ループ数理科学チーム 研究パートタイマーII
2018年5月 - 2019年8月
国名：日本国
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ジョージア工科大学 訪問研究員
2017年7月 - 2018年1月
国名：アメリカ合衆国
所属学協会
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日本数学会
2025年4月 - 現在
論文
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Dynamic Structure Estimation from Bandit Feedback using Nonvanishing Exponential Sums 査読 国際誌
Motoya Ohnishi, Isao Ishikawa, Yuko Kuroki, Masahiro Ikeda
Transactions on Machine Learning Research 2024年8月
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Signatures meet dynamic programming: Generalizing Bellman equations for trajectory following. 査読 国際共著 国際誌
Motoya Ohnishi, Iretiayo Akinola, Jie Xu, Ajay Mandlekar, Fabio Ramos 0001
L4DC 466 - 479 2024年7月
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Koopman Spectrum Nonlinear Regulators and Efficient Online Learning 査読 国際共著 国際誌
Motoya Ohnishi, Isao Ishikawa, Kendall Lowrey, Masahiro Ikeda, Sham M. Kakade, Yoshinobu Kawahara
Transactions on Machine Learning Research 2024年6月
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Constraint learning for control tasks with limited duration barrier functions. 査読 国際共著 国際誌
Motoya Ohnishi, Gennaro Notomista, Masashi Sugiyama, Magnus Egerstedt
Automatica(Autom.) 127 109504 - 109504 2021年5月
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Information Theoretic Regret Bounds for Online Nonlinear Control. 査読 国際共著 国際誌
Sham M. Kakade, Akshay Krishnamurthy, Kendall Lowrey, Motoya Ohnishi, Wen Sun
Advances in Neural Information Processing Systems 33: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2020(NeurIPS) 2020年12月
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Barrier-Certified Adaptive Reinforcement Learning With Applications to Brushbot Navigation. 査読 国際共著 国際誌
Motoya Ohnishi, Li Wang 0050, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt
IEEE Transactions on Robotics 35 ( 5 ) 1186 - 1205 2019年6月
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Continuous-time Value Function Approximation in Reproducing Kernel Hilbert Spaces. 査読 国際共著 国際誌
Motoya Ohnishi, Masahiro Yukawa, Mikael Johansson, Masashi Sugiyama
Advances in Neural Information Processing Systems 31: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2018(NeurIPS) 2818 - 2829 2018年12月
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Online Nonlinear Estimation via Iterative L2-Space Projections: Reproducing Kernel of Subspace. 査読 国際誌
Motoya Ohnishi, Masahiro Yukawa
IEEE Transactions on Signal Processing 66 ( 15 ) 4050 - 4064 2018年8月
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Online learning in L2 space with multiple Gaussian kernels. 査読 国際誌
Motoya Ohnishi, Masahiro Yukawa
25th European Signal Processing Conference(EUSIPCO) 1594 - 1598 2017年8月