斉藤大雅の詳細

斉藤 大雅

Taiga Saito
博士2年

taiga.saito.r3@dc.tohoku.ac.jp

CV

Please find my CV in PDF format here.

主な研究分野

機械学習，応用数学，信頼性工学

生年月日

1999年（平成11年）10月9日

経歴

2018年3月　　栃木県立栃木高等高校 卒業

2022年3月　　東北大学 工学部建築・社会環境工学科卒業

2024年3月　　東北大学大学院 工学研究科 土木工学専攻 博士課程前期修了

2024年4月～　東北大学大学院 工学研究科 土木工学専攻 博士課程後期在学中

学位論文

学士論文：大規模地下空間構築時の自律的情報化施工法開発へ向けた基礎研究  (概要はこちら)
修士論文：階層ベイズモデルを用いた多変量地盤物性値の適応型欠損補完（概要はこちら）

学振・学位プログラム

2023年4月～　東北大学変動地球共生学卓越大学院プログラム(SyDE)

2025年4月～　日本学術振興会 特別研究員DC-2

受賞歴

2022年3月　　ベストオブプレゼンテーション賞，東北大学工学部・工学研究科土木工学専攻　

2023年10月　 応用力学シンポジウム講演賞，土木学会応用力学委員会 (応用力学委員会)

2024年5月　　応用力学論文奨励賞，土木学会応用力学委員会 (応用力学委員会)

査読付き原著論文

  1.  斉藤大雅，大竹雄，Stephen WU，高野大樹，杉山友理，吉田郁政：ジェネリックデータベースと階層ベイズモデルを用いた海上空港基礎地盤物性値の推定，土木学会論文集, Vol. 80, No. 15, 23-15009, 2024. （J-STAGE）（応用力学論文奨励賞）
  2. 堀越優侑，斉藤大雅，肥後陽介，大竹雄：観測不能な多変量パラメータを含む液状化解析の信頼性評価へ向けた統計的機械学習の適用とその課題抽出，AI・データサイエンス論文集, Vol. 5, No. 3, p. 657-668. 2024. （J-STAGE）
  3. Taiga Saito, Yu Otake, Stephen Wu, Daiki Takano, Yuri Sugiyama, Ikumasa Yoshida: What defines a “site” in geotechnical engineering?: A comparative study between local and global big indirect databases, Computers and Geotechnics, Volume 177, Part A, 106826, 2025. (ScienceDirect)
  4. Yu Otake, Jianye Ching, Taiga Saito, Kotaro Asano: GEOAI benchmark problems BM/AirportSoilProperties/2/2025, Geodata and AI, Volume 2, 100012, 2025. (ScienceDirect)
  5. Taiga Saito, Yu Otake, Stephen Wu, Keisuke Yano: Exploring High-Order Multivariate Geotechnical Features Using the Minimum Information Dependence Model, Geodata and AI, Volume 2, 100009, 2025. (ScienceDirect)
  6. Stephen Wu, Yu Otake, Daijiro Mizutani, Chang Liu, Kotaro Asano, Nana Sato, Taiga Saito, Hidetoshi Baba, Yusuke Fukunaga, Yosuke Higo, Akiyoshi Kamura, Shinnosuke Kodama, Masataka Metoki, Tomoka Nakamura, Yuto Nakazato, Akihiro Shioi, Masahiro Takenobu, Keigo Tsukioka, Ryo Yoshikawa: Future-proofing geotechnics workflows: accelerating problem-solving with large language models. Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards, 1–18, 2025. (Taylor & Francis Group)
  7. Taiga Saito, Yu Otake, Stephen Wu: Applying a Tabular Foundation Model to Geotechnical Site Characterization, Geodata and AI. 2025. (ScienceDirect)

書籍・書籍章

  1. Yu Otake, Taiga Saito: Reliability Analysis with Reduced Order Model: in Uncertainty, Modelling, and Decision Making in Geotechnics, Chapter 7, Taylor & Francis, 2023. (Taylor & Francis Group)
  2. Yu Otake, Taiga Saito, Wu Stephen, Ikumasa Yoshida, Daiki Takano: Exploring Challenges via Analysis of Multivariate Geotechnical Properties: Insights from Large-Scale Local Sampling of Japanese Marine Clay: Databases for Data-Centric Geotechnics, Chapter 11, Taylor & Francis, 2024.  (Taylor & Francis Group)
  3. Taiga Saito, Yu Otake, Stephen Wu, Keisuke Yano: Deep Insight into the Minimum Information Dependence Model for Uncovering Nonlinear Structures in Geotechnical Data in Machine Learning for Data-Centric Geotechnics, Chapter 5, CRC Press, 2026. (Routledge)

学会発表（1st Author, 口頭発表のみ）

  1. Linear-System-Type Surrogate Model for Large-Scale Earth-Retaining Work Based on Dynamic Mode Decomposition. 8th International Symposium for Geotechnical Safety & Risk (ISGSR 2022), Newcastle, Australia, Dec 2022.
  2. 一般大規模データベースと階層ベイズモデルを用いた海上空港基礎地盤の多変量物性値の推定，応用力学シンポジウム，2023年5月，東京.
  3. An Examination Using Hierarchical Bayesian and Principal Component Analysis. TC304/TC309 Student Contest on Clustering Applied to A Global DB, Okayama, Japan, Dec 2023.
  4. Exploring the feasibility of improving multivariate soil property estimation through the development of a Big indirect database in Japan, Joint Workshop on Future of Machine Learning in Geotechnics & Use of Urban Geoinformation for Geotechnical Practice. Okayama, Japan, Dec 2023.
  5. Adaptive Missing Data Imputation of Multivariate Geotechnical Properties with Hierarchical Bayesian Model for a Major Offshore Airport, The 4th International Conference on Vulnerability and Risk Analysis and Management (ICVRAM 2024) & the 8th International Symposium on Uncertainty Modelling and Analysis (ISUMA 2024), Shanghai, China, Apr 2024.
  6. 階層ベイズアプローチによる多変量地盤物性値推定から見たデータベース階層化の課題，第27回応用力学シンポジウム，2024年5月，岡山.
  7. データ駆動時代の地盤⼯学：⼤規模データベースを活⽤した統計的機械学習の新展開，第27回応用力学シンポジウム（招待講演），2024年5月，岡山.
  8. 階層ベイズモデルにおけるデータベース階層管理構造の高度化に向けたアプローチ，令和6年度土木学会全国大会，2024年9月，宮城.
  9. A Discussion on the Hierarchical Management of Soil Investigation Data: Insights from High-Density Localized Sampling, Chengdu, China, Oct 2024.
  10. 最小情報従属モデルによる地盤物性値における高次依存性の解明：混合ドメインデータを活用した新たな統計的特徴量の抽出，第28回信頼性設計技術WS & 2nd International Workshop on Reliability-based Design，2024年11月，宮城.
  11. Exploring New Statistical Features for Geotechnical Properties: Identifying Hidden Multivariate Structures Through a Minimum Information Dependence Model in Mixed-Domain Spaces, ICOSSAR’25, Los Angeles, USA, Jun 2025.
  12.  Defining New Statistical Features for Geotechnical Properties: Exploring Higher-Order Dependencies in Mixed Domain Spaces with the Minimum Information Dependence Model, 8th International Symposium for Geotechnical Safety & Risk (ISGSR 2025), Oslo, Norway, Aug 2025.
  13. Multivariate Outlier Detection with the Minimum Information Dependence Model, 3FOMLIG, Florence, Italy, Oct 2025.
メンバー一覧に戻る

© 2021- Tohoku University. All Rights Reserved.