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岡田 雅司 岡田 雅司

岡田 雅司

情報科学専攻 博士課程修了
テクノロジー本部

人工知能のロボティクス応用に関する研究開発に従事。
研究成果が、ICRA, IROS, CoRLといったロボティクス分野のトップカンファレンスに採択。 家電機器のスマート制御技術の開発や、深層学習と制御理論の融合を目指した基礎研究に取り組んでいる。 パナソニックの有給インターンシップでは、メンターを担当。後進育成にも精力的に取り組む。
専門領域は、機械学習、最適制御、強化学習。第7回 大阪大学嵩賞。

※所属についてはインタビュー当時の所属部署となります

学会発表・論文

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021

    Dreaming: Model-based Reinforcement Learning by Latent Imagination without Reconstruction

    Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2007.14535

  • PLOS ONE

    Panacea: Visual exploration system for analyzing trends in annual recruitment using time-varying graphs

    Toshiyuki Yokoyama, Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0247587

  • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2020    ※採択率:47%

    PlaNet of the Bayesians: Reconsidering and Improving Deep Planning Network by Incorporating Bayesian Inference

    Masashi Okada, Norio Kosaka, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2003.00370

  • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2020    ※採択率:47%

    Domain-Adversarial and -Conditional State Space Model for Imitation Learning

    Ryo Okumura, Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/2001.11628

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020)    ※採択率:42% (1,483/3,512)

    Multi-person Pose Tracking using Sequential Monte Carlo with Probabilistic Neural Pose Predictor

    Masashi Okada, Shinji Takenaka, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/1909.07031

  • Conference on Robot Learning (CoRL 2019)           ※採択率:28% (110/398)

    Variational Inference MPC for Bayesian Model-based Reinforcement Learning

    Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/1907.04202

  • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2018    ※採択率:40.6% (1,030/2539)

    Acceleration of Gradient-based Path Integral Method for Efficient Optimal and Inverse Optimal Control

    Masashi Okada, Tadahiro Taniguchi
    Link: https://arxiv.org/abs/1710.06578

  • arXiv

    Path Integral Networks: End-to-End Differentiable Optimal Control

    Masashi Okada, Luca Rigazio, Takenobu Aoshima
    Link: https://arxiv.org/abs/1706.09597

  • 合同エージェントワークショップ&シンポジウム2015 (JAWS2015)

    アトラクタ重畳に基づくマルチエージェント巡回

    岡田雅司, 青島武伸