| 2024年3月11日 （月） 午前 （10:00-12:10） [B会場］ |
| 10:00 | Z201r | 機械学習、観測、シミュレーションの融合による新たな天文学にむけて
大須賀健(筑波大学) |
| 10:12 | Z202a | 相対論的磁気流体計算における反復解法の機械学習による初期値推測
松本洋介(千葉大学) |
| 10:24 | Z203a | 機械学習を用いたエディントンテンソルの推定
上野航介(筑波大学) |
| 10:36 | Z204a | 機械学習手法による天体内部熱対流モデルの検討
政田洋平(福岡大学) |
| 10:48 | Z205a | Gaia XPスペクトルから推定する化学組成情報
服部公平(統計数理研究所) |
| 11:00 | Z206a | 機械学習アルゴリズムを用いた分子輝線データからのH$_2$柱密度の予測 -高密度領域の予測精度の改善-
島尻芳人(九州共立大学) |
| 11:12 | Z207a | 深層学習を用いた赤外線リング構造の同定
西本晋平(大阪公立大学) |
| 11:24 | Z208a | 原始惑星系円盤の電波干渉計画像再構成への機械学習アプローチ
関口瑞希(東京工業大学) |
| 11:36 | Z209a | A Flexible Galaxy Formation Model for Field-level Inference
Cooray, Suchetha(NAOJ) |
| 11:48 | Z210b | 超新星シミュレーションにおけるAIサロゲートモデル
原田了(理化学研究所) |
| 11:48 | Z211b | Physics Informed Neural Networkを用いた陰解法の初期値推定
朝比奈雄太(筑波大学) |
| 11:48 | Z212b | 機械学習による散乱光シグナルを用いた吸収体の逆問題解析
近藤謙成(筑波大学) |
| 12:00 | Z213b | 説明可能AIで探る太陽高エネルギー粒子の発生条件
加藤裕太(富士通株式会社) |
| 12:00 | Z214b | Physics-informed Neural Networksによる天体軌道予測と銀河系中心への応用
江山晋世(福岡大学) |
| 12:00 | Z215b | ジェームズウェッブ宇宙望遠鏡と機械学習による遠方渦巻銀河探査
佐藤理究(早稲田大学) |
| 2024年3月11日 （月） 午後 （13:30-15:40） [B会場］ |
| 13:30 | Z216r | 機械学習を用いた太陽フレア予測の現状と今後の展望
西塚直人(情報通信研究機構) |
| 14:00 | Z217r | 重力波データ解析への人工知能・機械学習の応用
高橋弘毅(東京都市大学) |
| 14:30 | Z218a | Tomo-e Gozen NEO サーベイにおける高速移動天体検出システムの改善
和田空大(東京大学) |
| 14:42 | Z219a | Tomo-e Gozen広域サーベイにおけるConvolutional GRUを用いた雲分布の未来予測
津々木里咲(東京大学) |
| 14:54 | Z220a | Tomo-e Gozen広域サーベイにおける突発天体の即時アラートシステムの開発
星野龍一(電気通信大学) |
| 15:06 | Z221a | 機械学習による突発天体識別器のMITSuME望遠鏡追観測システムへの実装
高橋一郎(東京工業大学) |
| 15:18 | Z222a | 大規模測光観測データからの原始銀河団検出深層学習技術
武田佳大(東京大学) |
| 2024年3月12日 （火） 午前 （10:00-12:10） [B会場］ |
| 10:00 | Z223r | 超新星フィードバックのサロゲートモデルを用いた銀河形成シミュレーションの高速化
平島敬也(東京大学) |
| 10:30 | Z224r | 宇宙大規模構造の深層学習生成モデル
白崎正人(国立天文台/統計数理研究所) |
| 11:00 | Z225a | Dark Quest宇宙論：要約統計量エミュレータから自律学習モデルへ
西道啓博(京都産業大学) |
| 11:12 | Z226a | Dark Quest宇宙論：高精度パワースペクトルエミュレーターの概要
田中賢(京都大学) |
| 11:24 | Z227a | 条件付き生成モデルにって探る遠方銀河の性質と宇宙再電離の関連
森脇可奈(東京大学) |
| 11:36 | Z228a | 機械学習を用いた21cm線強度マップ解析による暗黒物質探査
村上広椰(名古屋大学) |
| 11:48 | Z229a | 深層学習による強い重力レンズ候補天体の探索
井上開輝(近畿大学) |