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一橋大学大学院博士後期課程、本武研究室の江山晋世です。 機械学習手法を用いたデータ解析の研究に取り組んでいます。
これまでの研究では、Physics-informed Neural Networks(PINNs) を活用して天体軌道データから宇宙論パラメータの推定を行い、その可能性を検討しました。
博士後期課程では、MRI画像へのPINNsの応用に取り組んでいます。これまでの手法では推定が難しかったパラメータを高精度に推定する手法の確立をテーマとしています。これにより医用画像解析の新しい可能性を切り開き、将来的には診断精度の向上や新たな治療法の発展に貢献することを目指しています。
興味・関心：
- 機械学習・深層学習
- 医用画像解析 (MRI)
- 宇宙論・データ解析
経歴
- 2019.3 長崎県立上五島高等学校 卒業
- 2019.4 福岡大学理学部物理科学科 入学
- 2023.3 福岡大学理学部物理科学科 卒業
- 2023.4 福岡大学大学院理学研究科応用物理学専攻 博士課程前期 入学
- 2025.3 福岡大学大学院理学研究科応用物理学専攻 博士課程前期 修了
- 2025.4 一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科 博士後期課程 入学
口頭発表・ポスター発表
- 江山晋世, “惑星の軌道共鳴における一般相対論効果のPINNsによる予測”, 第3回TREFOIL研究会 (2023,9)
- 江山晋世, 政田洋平, “Physics-informed Neural Networks による天体軌道予測と銀河系中心への応用”, 日本天文学会2024年春季年会 (2024,3)
- 江山晋世, “Physics-informed Neural Networks による天体軌道予測と銀河系中心への応用”, 第5回TREFOIL研究会 (2024,9)
- Shinsei Eyama, “PINNs analysis of the dynamics of S-stars in the Galactic center and the constraints on the cosmological parameter Λ”, Breaking New Ground in Supernova Physics 2025 (2025,2)
- 江山晋世, 越智久晃, 本武陽一, “Physics-informed Neural Networks による定量MRI”, 第28回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2025), (2025,11)
論文
- Shinsei Eyama, and Youhei Masada, “Constraining the Cosmological Constant from Stellar Orbits Around Sgr A* Using Physics-Informed Neural Networks”, https://arxiv.org/abs/2508.19719
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