自己紹介
京都大学で助教をしている加藤祥太（Kato Shota）です。化学工学、機械学習、自然言語処理に関する研究をしています。CVはこちら。
経歴
訪問研究員
2024年4月 – 現在 · マンチェスター大学
- 化学工学専攻のDongda Zhang博士のグループとの共同研究
JST ACT-X 研究員 [次世代AI・数理情報]
2023年10月1日 – 現在 · JST ACT-X
- テーマ: 製造プロセスの専門用語と数式を理解する物理モデル自動構築AIの開発
- プログラムホームページ
助教
2022年4月1日 – 現在 · 京都大学
- 化学工学の問題を解決するためのデータ解析と自然言語処理技術の開発
- 京都大学教育研究活動データベース
京都大学大学院特別研究員
2021年10月1日 – 2022年3月23日 ·
学歴
博士（情報学）
2019年 – 2022年 · 京都大学
Thesis: 直径300mmのシリコンインゴットを製造するチョクラルスキープロセスのグレーボックスモデリング及びグレーボックスモデルに基づく予測制御
修士（工学）
2017年 – 2019年 · 京都大学
学士（工学）
2013年 – 2017年 · 京都大学
論文
以下は厳選論文です。全リストは全論文リストページをご覧ください。
Journal Articles
S. Kato and M. Kano. Simple Algorithm for Judging Equivalence of Differential-Algebraic Equation Systems. Scientific Reports, vol. 13, no. 11534. 2023.
S. Kato, S. Kim, M. Kano, T. Fujiwara, and M. Mizuta. Gray-box Modeling of 300 mm Diameter Czochralski Single-crystal Si Production Process. Journal of Crystal Growth, vol. 553, p. 125929. 2021.
Proceedings
K. Nagayama, S. Kato, and M. Kano. Data Augmentation Method Utilizing Template Sentences for Variable Definition Extraction. NLDB, pp. 151–165. 2024.
S. Kato and M. Kano. Prototype of Automated Physical Model Builder: Challenges and Opportunities. Computer Aided Chemical Engineering, vol. 53, pp. 2839–2844. 2024.
研究紹介
AutoPMoB: Automated Physical Model Builder
AutoPMoBは、文献情報から物理モデルを自動構築するAIシステムを目指しています。 このテーマでは、論文から関連情報を抽出し、テキスト情報に基づいて物理モデルを構築する方法の開発に焦点を当てています。 この研究の一環として、数式を理解できるAIシステムにも取り組んでいます。
実問題解決のためのデータ解析とNLP
この研究では、製品品質を正確に予測するための手法の開発や、製造業における問題予防のための文書ベースのアプローチの開発など、データ解析と自然言語処理（NLP）技術の開発に取り組んでいます。
スキル
プログラミング: Python, MATLABドメイン知識: 化学工学（プロセスシステム工学）ドメイン知識: 自然言語処理と機械学習趣味
- サイクリング
- お酒（特にウイスキーとビール）
- ゲーム
- アニメとマンガ