The starred authors(*) are co-first authors and contributed equally.

Journal (Refereed)

1. ***, "******," submitted, 2025.
2. Kazuki Hori, Kanata Suzuki, Tetsuya Ogata: Enhancement of Long-Horizon Task Planning via Active and Passive Modification in Large Language Models, Scientific Reports, 15, 7113, 2025.
   • DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-91448-4
3. Masafumi Yagi, Akira Sakai, Suguru Yasutomi, Kanata Suzuki, Hiroki Kashikura, Keiichi Goto: Assessment of tail-cutting in frozen Albacore (Thunnus alalunga) through ultrasound inspection and chemical analysis, Foods, 13(23), 2024.
   • DOI: https://doi.org/10.3390/foods13233860
4. Keisuke Izumi*, Kanata Suzuki*, Masahiro Hashimoto, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi, Yuko Kaneko: Ensemble Detection of Hand Joint Ankylosis and Subluxation in Radiographic Images using Deep Neural Networks, Scientific Reports, 14, 7696, 2024.
   • DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-58242-0
5. Akira Sakai, Masafumi Yagi, Suguru Yasutomi, Kazuki Mizuno, Kanata Suzuki, Keiichi Goto: Machine Learning Approach for Frozen Tuna Freshness Inspection using Low-frequency A-mode Ultrasound, IEEE Access, vol.11, pp.107379-107393, 2023.
   • DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3319400
6. Keisuke Izumi*, Kanata Suzuki*, Masahiro Hashimoto, Toshio Endoh, Kentaro Doi, Yuki Iwai, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi, Yuko Kaneko: Detecting hand joint ankylosis and subluxation in radiographic images using deep learning: A step in the development of an automatic radiographic scoring system for joint destruction, PLOS ONE, 18(2):e0281088, 2023.
   • DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0281088
7. Akira Sakai, Taro Sunagawa, Spandan Madan, Kanata Suzuki, Takashi Katoh, Hiromichi Kobashi, Hanspeter Pfister, Pawan Sinha, Xavier Boix, Tomotake Sasaki: Three approaches to facilitate DNN generalization to objects in out-of-distribution orientations and illuminations, Neural Networks, vol.155, pp.119-143, 2022.
   • DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.07.026
8. Minori Toyoda*, Kanata Suzuki*, Yoshihiko Hayashi, Tetsuya Ogata: Learning Bidirectional Translation between Descriptions and Actions with Small Paired Data, IEEE Robotics and Automation Letters, vol.7, no.4, pp.10930-10937, 2022 (presented at IROS'22).
   • DOI: https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3196159
   • SICE International Young Authors Award
9. Momomi Kanamura, Kanata Suzuki, Yuki Suga, Tetsuya Ogata: Development of a Basic Educational Kit for Robotic System with Deep Neural Networks, Sensors, vol.21, no.11, pp.3804-3824, 2021.
   • DOI: https://doi.org/10.3390/s21113804
10. Minori Toyoda, Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Yoshihiko Hayashi, Tetsuya Ogata: Embodying pre-trained word embeddings through robot actions, IEEE Robotics and Automation Letters, vol.6, no.2, pp.4225-4232, 2021 (presented at ICRA'21).
    • DOI: https://doi.org/10.1109/LRA.2021.3067862
11. Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata: Compensation for undefined behaviors during robot task execution by switching controllers depending on embedded dynamics in RNN, IEEE Robotics and Automation Letters, vol.6, no.2, pp.3475-3482, 2021 (presented at ICRA'21).
    • DOI: https://doi.org/10.1109/LRA.2021.3063702
12. Eiichiro Uchino*, Kanata Suzuki*, Noriaki Sato, Ryosuke Kojima, Yoshinori Tamada, Shusuke Hiragi, Hideki Yokoi, Nobuhiro Yugami, Sachiko Minamiguchi, Hironori Haga, Motoko Yanagita, Yasushi Okuno: Classification of glomerular pathological findings using deep learning and nephrologist–AI collective intelligence approach, International Journal of Medical Informatics, vol.141(2020), 104231, 2020.
    • DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.104231
13. Kanata Suzuki, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata: Motion Switching with Sensory and Instruction Signals by designing Dynamical Systems using Deep Neural Network, IEEE Robotics and Automation Letters, vol.3, issue.4, pp.3481-3488, 2018.
    • DOI: https://doi.org/10.1109/LRA.2018.2853651
14. Pin-Chu Yang, Kazuma Sasaki, Kanata Suzuki, Kei Kase, Shigeki Sugano, Tetsuya Ogata: Repeatable Folding Task by Humanoid Robot Worker using Deep Learning, IEEE Robotics and Automation Letters, vol.2, no.2, pp.397-403, 2017 (presented at ICRA'17).
    • DOI: https://doi.org/10.1109/LRA.2016.2633383

Review Paper

1. 鈴木彼方*, 伊藤洋*, 山田竜郎*, 加瀬敬唯*, 尾形哲也*: 深層予測学習を用いたロボット動作の複合生成, 日本ロボット学会誌, vol.40, no.9, pp.772-777, 2022.
   • DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.772

International Conference (Refereed)

Full Paper

1. ***, "******," submitted, 2025.
2. Kanata Suzuki, Akane Ushizaka, Kazuki Hori, Tetsuya Ogata: Interactive Object Detection by Mitigating Uncertainty of Robot Task Plans using Large Language Model, Proceedings of 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'25), pp.9598-9605, acceptance rate 46.0%, Hangzhou, China, October 19-25, 2025.
   • DOI: https://doi.org/10.1109/IROS60139.2025.11246834
3. Namiko Saito, Mayu Tatsumi, Ayuna Kubo, Kanata Suzuki, Hiroshi Ito, Shigeki Sugano, Tetsuya Ogata, "Learning Multimodal Attention for Manipulating Deformable Objects with Changing States," Proceedings of IEEE-RAS 24th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids'25), pp.460-467, acceptance rate 60%, Seoul, Korea, September 30 – October 2, 2025. [Dataset and Code]
   • DOI: https://doi.org/10.1109/Humanoids65713.2025.11203083
4. Kanata Suzuki, Tetsuya Ogata: Sensorimotor Attention and Language-based Regressions in Shared Latent Variables for Integrating Robot Motion Learning and LLM, Proceedings of 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'24), pp.11872-11878, acceptance rate 47.5%, Abu Dhabi, UAE, October 14-18, 2024.
   • DOI: https://doi.org/10.1109/IROS58592.2024.10802349
5. Kazuki Hori, Kanata Suzuki, Tetsuya Ogata: Interactively Robot Action Planning with Uncertainty Analysis and Active Questioning by Large Language Model, Proceedings of 2024 IEEE/SICE International Symposium on System Integrations (SII'24), pp.85-91, Ha Long, Viet Nam, January 8-11, 2024.
   • DOI: https://doi.org/10.1109/SII58957.2024.10417267
6. Kanata Suzuki*, Yuya Kamiwano*, Naoya Chiba, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata: Multi-Timestep-Ahead Image Prediction with Mixture of Experts for Embodied Question Answering, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), vol.14259, Proceedings of the 32nd International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), accepted as full paper and oral presentation, acceptance rate about 41.5%, Crete, Greece, September 26-29, 2023.
   • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-44223-0_20
7. Wakana Fujii, Kanata Suzuki, Tomoki Ando, Ai Tateishi, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata: Buttoning Task with a Dual-Arm Robot: An Exploratory Study on a Marker-based Algorithmic Method and Marker-less Machine Learning Methods, Proceedings of 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integrations (SII'22), pp.682-689, Online, January 8-12, 2022.
   • DOI: https://doi.org/10.1109/SII52469.2022.9708612
   • Best Paper Award
8. Kanata Suzuki, Taro Sunagawa, Tomotake Sasaki, Takashi Katoh: Annotation Cost Reduction of Stream-based Active Learning by Automated Weak Labeling using a Robot Arm, Proceedings of 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'21), pp.9000-9007, acceptance rate 45%, Prague, Czech Republic, September 27- October 1, 2021, [Dataset] [Blog].
   • DOI: https://doi.org/10.1109/IROS51168.2021.9636355
9. Kanata Suzuki*, Momomi Kanamura*, Yuki Suga, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata: In-air Knotting of Rope using Dual-Arm Robot based on Deep Learning, Proceedings of 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'21), pp.6724-6731, acceptance rate 45%, Prague, Czech Republic, September 27- October 1, 2021.
   • DOI: https://doi.org/10.1109/IROS51168.2021.9635954
   • SICE International Young Authors Award
10. Kanata Suzuki, Tetsuya Ogata: Stable Deep Reinforcement Learning Method by Predicting Uncertainty in Rewards as a Subtask, In Neural Information Processing, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), vol.12533, pp.651-662, Proceedings of 27th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP'20), acceptance rate 29.9%, Online, November 18-22, 2020.
    • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63833-7_55
11. Pin-Chu Yang, Mohammed Al-Sada, Chang-Chieh Chiu, Kevin Kuo, Tito Pradhono Tomo, Kanata Suzuki, Nelson Yalta, Kuo-Hao Shu, Tetsuya Ogata: HATSUKI: An Anime Character Like Robot Figure Platform with Anime-Style Expressions and Imitation Learning Based Action Generation, Proceedings of the 29th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN'20), pp.384-391, Naples, Italy, August 31- September 4, 2020.
    • DOI: https://doi.org/10.1109/RO-MAN47096.2020.9223558
12. Yasuto Yokota, Kanata Suzuki, Yuzi Kanazawa, Tomoyoshi Takebayashi: A Multi-Task Learning Framework for Grasping-Position Detection and Few-Shot Classification, Proceedings of 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integrations (SII'20),  pp.1033-1039, Honolulu, USA, January 12-15, 2020.
    • DOI: https://doi.org/10.1109/SII46433.2020.9025946
13. Kanata Suzuki, Yasuto Yokota, Yuzi Kanazawa, Tomoyoshi Takebayashi: Online Self-Supervised Learning for Object Picking: Detecting Optimum Grasping Position using a Metric Learning Approach, Proceedings of 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integrations (SII'20), pp.205-212, Honolulu, USA, January 12-15, 2020.
    • DOI: https://doi.org/10.1109/SII46433.2020.9025845
14. Kei Kase, Kanata Suzuki, Pin-Chu Yang, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata: Put-In-Box Task Generated from Multiple Discrete Tasks by a Humanoid Robot Using Deep Learning, Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'18), pp.6447-6452, acceptance rate 40.6%, Brisbane, Australia, May 21-25th, 2018.
    • DOI: https://doi.org/10.1109/ICRA.2018.8460623
15. Kuniyuki Takahashi, Kanata Suzuki, Tetsuya Ogata, Hadi Tjandra, Shigeki Sugano: Efficient Motor Babbling Using Variance Predictions from a Recurrent Neural Network, In Neural Information Processing, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), vol.9491, pp.26-33, Proceedings of 22th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP'15), accepted for oral presentation, Istanbul, Turkey, November 9-12, 2015.
    • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_4

Poster Presentation

16. Keisuke Izumi, Misako Higashida-Konishi, Shuntaro Saito, Satochi Hama, Kazuoto Hiramoto, Nobuhiko Kajio, Yasushi Kondo, Kanata Suzuki, Toshikazu Fukami, Kazumichi Minato, Yoshimitsu Aoki, Hiroaki Taguchi, Yuko Kaneko: DIGITAL BIOMARKER FOR DISEASE ACTIVITY IN RHEUMATOID ARTHRITIS USING WRIST-WORN WEARABLE DEVICE-ACQUIRED SENSING DATA: A MULTICENTER SINGLE-ARM PROSPECTIVE STUDY (INTERIM REPORT), The 25th Annual European Congress of Rheumatology (EULAR'24), Vienna, Austria, June 12-15, 2024.
    • DOI: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2024-eular.4712
17. Keisuke Izumi, Misako Higashida-Konishi, Shuntaro Saito, Satochi Hama, Kazuoto Hiramoto, Nobuhiko Kajio, Yasushi Kondo, Kanata Suzuki, Toshikazu Fukami, Kazumichi Minato, Yoshimitsu Aoki, Hiroaki Taguchi, Yuko Kaneko: Smartphone-Acquired Patient Reported Outcomes and Wrist-Worn Wearable Device-Acquired Sensing Data in Rheumatoid Arthritis: A Multicenter Single-Arm Prospective Study for Digital Biomarker, ISPOR2024, Atlanta, USA, May 5-8, 2024.
    • DOI: https://doi.org/10.1016/j.jval.2024.03.1563
18. Takashi Katoh, Kanata Suzuki, Shiori Kuramochi, Tomotake Sasaki, Hiromichi Kobashi: Dataset of Annotated Images of Sundry Objects - Benchmark for Performance Degradation Caused by Domain Shifts, Workshop on Generalization beyond the training distribution in brains and machines, The Ninth International Conference on Learning Representations (ICLR'21), Online, May 7, 2021, [Dataset] [Blog].
    • URL: https://iclr2021generalization.github.io/papers/
19. Akira Sakai, Taro Sunagawa, Spandan Madan, Kanata Suzuki, Takashi Katoh, Hiromichi Kobashi, Tomotake Sasaki, Xavier Boix: Treating spurious correlations with ENAMOR: Enforcing Nuisance Attributes to be Mitigated On the Representations, Workshop on Generalization beyond the training distribution in brains and machines, The Ninth International Conference on Learning Representations (ICLR'21), Online, May 7, 2021.
    • URL: https://iclr2021generalization.github.io/papers/
20. Keisuke Izumi*, Kanata Suzuki*, Masahiro Hashimoto, Toshio Endoh, Kentaro Doi, Yuki Iwai, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi: AUTOMATIC FINGER JOINT BONE EROSION SCORE PREDICTION CONSIDERING 2-TIME-POINT X-RAYS OF PATIENTS WITH RHEUMATOID ARTHRITIS BY DEEP LEARNING, The 21th Annual European Congress of Rheumatology (EULAR'20), Frankfurt, Germany, June 3-6, 2020.
    • DOI: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2020-eular.4107
21. Keisuke Izumi*, Kanata Suzuki*, Masahiro Hashimoto, Toshio Endoh, Kentaro Doi, Yuki Iwai, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi: AUTOMATIC DETECTION OF HAND JOINT REGION, ANKYLOSIS AND SUBLUXATION IN RADIOGRAPHIC IMAGES USING DEEP LEARNING: DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED RADIOGRAPHIC EVALUATION SYSTEM FOR BONE DESTRUCTION, The 20th Annual European Congress of Rheumatology (EULAR'19), Madrid, Spain, June 12-15, 2019.
    • DOI: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2019-eular.4801
22. Keisuke Izumi, Masahiro Hashimoto, Kanata Suzuki, Toshio Endoh, Kentaro Doi, Yuki Iwai, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi: Detecting Hand Joint Subluxation in Radiographic Images Using Deep Learning: Toward the developing of  Automatic Evaluating System for Bone Destruction, The 21th Asia Pacific League of Associations for Rheumatology Congress (APLAR'19), Brisbane, Australia, April 8-11, 2019.
23. Keisuke Izumi, Masahiro Hashimoto, Kanata Suzuki, Toshio Endoh, Kentaro Doi, Yuki Iwai, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi: Detecting Hand Joint Ankylosis in Radiographic Images Using Deep Learning: A Step in Developing Automatic Radiographic Scoring System for Bone Destruction, Arthritis Rheumatol. 2018: 70 (suppl 10), 2018 ACR/ARHP Annual Meeting (ACR'18), Chicago, USA, October 19-24, 2018.

Domestic Conference (Non-Refereed)

• 1. ***, ***, ***, ***, "******," submitted, 2025.
  2. ***, ***, ***, "******," submitted, 2025.
  3. ***, ***, ***, ***, ***, ***, "******," submitted, 2025.
  4. 堀和希, 鈴木彼方, 尾形哲也: 対話型行動計画を用いたBehavior Tree生成におけるマルチLLMエージェント代理回答, 第43回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ'25), 東京, 2025年9月2日-5日.
  5. 牛坂茜, 堀和希, 鈴木彼方, 尾形哲也: LLMによる対話型タスク計画を用いた物体検出の予測修正, 第42回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ'24), 大阪, 2024年9月3日-6日.
  6. 鈴木彼方, 尾形哲也: ロボット動作モデルとLLMの統合学習における感覚運動注意-言語の予測誤差に基づく予測修正, 第42回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ'24), 大阪, 2024年9月3日-6日.
  7. Keisuke Izumi, Misako Higashida-Konishi, Shuntaro Saito, Satochi Hama, Kazuoto Hiramoto, Yasushi Kondo, Toshikazu Fukami, Kazumichi Minato, Nobuhiko Kajio, Kanata Suzuki, Yoshimitsu Aoki, Hiroaki Taguchi, Yuko Kaneko: Smartphone-acquired patient reported outcomes and smartwatch sensing data in rheumatoid arthritis: a multicenter single-arm prospective study for digital biomarker, 第68回日本リウマチ学会 (JCR'24),神戸, 2024年4月18日-20日.
  8. 八木雅文, 酒井彬, 安富優, 鈴木彼方, 柏倉弘貴, 阿部修一郎, 中村海斗, 荒井佑哉, 田島勇希, 後藤慶一: 超音波AIによる冷凍ビンチョウの脂の含有評価の検討, 日本水産学会春季大会, 東京, 2024年3月27日-30日.
  9. 酒井彬, 安富優, 八木雅文, 鈴木彼方, 柏倉弘貴, 阿部修一郎, 中村海斗, 荒井佑哉, 田島勇希, 後藤慶一: 低周波超音波のAモード波形と機械学習を用いた冷凍マグロ検査, 第31回超音波による非破壊評価シンポジウム, 東京, 2024年1月23日-24日.
  10. 安富優, 酒井彬, 八木雅文, 鈴木彼方, 柏倉弘貴, 阿部修一郎, 中村海斗, 荒井佑哉, 田島勇希, 後藤慶一: 多チャンネルAモード超音波エコーを用いた冷凍ビンチョウマグロの脂の乗り判定, 音響・超音波サブソサイエティ合同研究会, 福岡, 2023年12月22日-23日.
  11. 清水翔太, 鈴木彼方, 尾形哲也: ロボットの疑問文生成に向けた人間協働タスクの不確実性評価, 第24回計測自動制御学会システム・インテグレーション部門講演会 (SI'23), 新潟, 2023年12月14日-16日.
  12. 堀和希, 鈴木彼方, 尾形哲也: 大規模言語モデルの修正提案に基づくロボット行動計画の明確化, 第41回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ'23), 宮城, 2023年9月11日-14日.
  13. 鹿田玄輝, 伊藤洋, 蔡賢博, 鈴木彼方, 尾形哲也: バイラテラル遠隔装置を用いた深層予測学習によるヒューマノイドロボットのタオル取り込み動作生成, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'23), 愛知, 2023年6月28日-7月1日.
  14. 上和野雄也, 鈴木彼方, 千葉直也, 森裕紀, 尾形哲也: 混合エキスパートによる複数先視野予測モジュールを用いたEmbodied Question Answeringタスクの学習, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'23), 愛知, 2023年6月28日-7月1日.
  15. 久保杏由南, 斎藤菜美子, 鈴木彼方, 伊藤洋, 尾形哲也,菅野重樹: 対象物の特徴の共有による複数タスク動作生成のための深層学習モデル, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'23), 愛知, 2023年6月28日-7月1日.
  16. 豊田みのり, 鈴木彼方, 林良彦, 尾形哲也: 少量のペアデータによる言語と動作の双方向変換の学習, 第36回人工知能学会全国大会 (JSAI'22), オンライン, 2022年6月14日-17日.
  17. 豊田みのり, 林良彦, 鈴木彼方, 尾形哲也: 言語と動作の統合表現獲得による双方向変換, 言語処理学会第28回年次大会 (NLP'22), オンライン, 2022年3月14日-18日.
  18. 藤井稚菜, 鈴木彼方, 森裕紀, 尾形哲也: 双腕ロボットによるボタンかけ動作の実現-再帰神経回路モデルによるボタン通し動作の生成-, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'21), オンライン, 2021年6月6日-8日.
  19. 藤井稚菜, 鈴木彼方, 安藤智貴, 舘石藍, 森裕紀, 尾形哲也: 双腕ロボットによるボタンかけ動作の実現-サブタスクに分割したタスク動作設計とマーカ認識による各動作の実行-, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'21), オンライン, 2021年6月6日-8日.
  20. 金村杏美, 鈴木彼方, 森裕紀, 菅佑樹, 尾形哲也: 双腕2指ロボットによる深層予測学習を用いた紐結び動作の実現, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'21), オンライン, 2021年6月6日-8日.
  21. Keisuke Izumi*, Kanata Suzuki*, Toshio Endoh, Masahiro Hashimoto, Kentaro Doi, Yuki Iwai, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi: Automatic finger joint detection and erosion scoring in x-rays by deep learning, 第64回日本リウマチ学会 (JCR'20), オンライン, 2020年8月4日-6日.
  22. 豊田みのり, 森裕紀, 鈴木彼方, 林良彦, 尾形哲也: 未知語に対応可能な言語と動作の統合表現獲得モデル, 第34回人工知能学会全国大会 (JSAI'20), オンライン, 2020年6月9日-12日.
      • 全国大会優秀賞
  23. 陽品駒, 鈴木彼方, 邱章傑, Tito Pradhono Tomo, Nelson Yalta, Kevin Kuo, 舒國豪, 尾形哲也: ゲームエンジンを使用したロボット模倣学習を効率化するプラットフォーム開発：Autonomous Humanoid Figure "Hatsuki" Mk.I, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'20), オンライン, 2020年5月27日-30日.
  24. 鈴木彼方, 森裕紀, 尾形哲也: 再帰神経回路モデルの過去時系列予測とモデルベースト制御による未定義動作保証, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'20), オンライン, 2020年5月27日-30日.
  25. 鈴木彼方, 尾形哲也: Attention Branch Networkにおける報酬の不確実性予測を伴う深層強化学習手法の提案, 情報処理学会第82回全国大会 (IPSJ'20), オンライン, 2020年3月5日-7日.
  26. 泉啓介, 鈴木彼方, 橋本正弘, 遠藤利生, 土井健太郎, 岩井祐樹, 陣崎雅弘, 洪繁, 竹内勤: 深層学習を用いたX線画像における手関節領域、強直および亜脱臼の自動検出：AIによる骨破壊評価システムの開発, 第2回日本メディカルAI学会学術集会 (JMAI'20), 東京, 2020年1月31日-2月1日.
  27. 鈴木彼方, 横田泰人, 金澤裕治, 竹林知善: 距離学習による試行成功度の評価を用いた任意の物体把持位置学習, 第20回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SI'19), 香川, 2019年12月12日-14日.
  28. 泉啓介, 鈴木彼方, 橋本正弘, 遠藤利生, 土井健太郎, 岩井祐樹, 陣崎雅弘, 洪繁, 竹内勤: 深層学習を用いたmodified total Sharp score取得のためのスコアアノテーションツールの開発：手指関節検出と骨びらんスコア予測, 第23回日本医療情報学会春季学術大会 (JAMI'19), 熊本, 2019年6月6日-8日.
  29. 横田泰人, 鈴木彼方, 金澤裕治, 竹林知善: 把持位置学習モデルを用いた物体形状分類のための中間層出力の絞り込み, 人工知能学会全国大会2019 (JSAI'19), 新潟, 2019年6月4日-7日.
  30. Keisuke Izumi, Masahiro Hashimoto, Kanata Suzuki, Toshio Endoh, Kentaro Doi, Yuki Iwai, Jun Inamo, Yuichiro Ota, Nobuhiko Kajio, Jun Kikuchi, Satoshi Takanashi, Chihiro Takahashi, Hiroshi Takei, Hiroya Tamai, Kazuoto Hiramoto, Yuko Kaneko, Masahiro Jinzaki, Shigeru Ko, Tsutomu Takeuchi: Automatic detection of hand joint region, ankylosis and subluxation in radiographic images using deep learning: development of artificial intelligence-based radiographic evaluation system for bone destruction, 第63回日本リウマチ学会 (JCR'19), 京都, 2019年4月15日-17日.
      • 国際ワークショップ優秀演題賞
  31. 横田泰人, 鈴木彼方, 金澤裕治, 竹林知善: 把持位置学習における中間特徴量を用いた物体形状分類手法の検討, 情報処理学会第81回全国大会 (IPSJ'19), 福岡, 2019年3月14日-16日.
  32. 鈴木彼方, 横田泰人, 金澤裕治, 竹林知善: 物体把持位置検出における逐次学習手法の検討, 情報処理学会第81回全国大会 (IPSJ'19), 福岡, 2019年3月14日-16日.
  33. 泉啓介, 橋本正弘, 鈴木彼方, 遠藤利生, 土井健太郎, 岩井祐樹, 陣崎雅弘, 洪繁, 竹内勤: 深層学習を用いたX線画像における手関節の強直の検出: 人工知能による骨破壊の定量的画像評価を目指して, 第33回日本臨床リウマチ学会 (JCRA'18), 東京, 2018年11月24日-25日.
  34. 鈴木彼方, 加瀬敬唯, 尾形哲也: 深層学習モデルによる動作指示に基づく衣服折り畳みタスク学習, 第31回人工知能学会全国大会 (JSAI'17), 愛知, 2017年5月23日-26日.
  35. 加瀬敬唯, 鈴木彼方, 陽品駒, 尾形哲也: 深層学習による多自由度ロボットの動作の組み合わせと片付けタスク実行, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'17), 福島, 2017年5月10日-13日. 
  36. 大山知里, 鈴木彼方, 陽品駒, 尾形哲也: 深層学習によるロボット知能化のためのモーションキャプチャ教示システム, 情報処理学会第79回全国大会 (IPSJ'17), 愛知, 2017年3月16日-18日.
      • 学生奨励賞
  37. 鈴木彼方, 陽品駒, 加瀬敬唯, 尾形哲也: WOZ法を用いた動作教示を利用したRNNによるオンライン動作生成, 第17回計測自動制御学会システム・インテグレーション部門講演会 (SI'16), 北海道, 2016年12月15日-17日.
  38. 陽品駒, 佐々木一磨, 鈴木彼方, 加瀬敬唯, 高橋城志, 菅野重樹, 尾形哲也: Wizard of Ozと深層学習によるロボットの柔軟物折り畳み作業, 第34回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ'16), 山形, 2016年9月7日-9日.
  39. 鈴木彼方, 新古眞純, 陽品駒, 高橋城志, 菅野重樹, 尾形哲也: CNNによる二次元物体画像から実ロボットでの把持動作生成, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH'16), 神奈川, 2016年6月8日-11日.
  40. 鈴木彼方, 高橋城志, Gordon Cheng, 尾形哲也: 深層学習を用いた多自由度ロボットにおける柔軟物折り畳み動作の生成, 情報処理学会第78回全国大会 (IPSJ'16), 神奈川, 2016年3月10日-12日.
      • 学生奨励賞, 大会奨励賞
  41. 鈴木彼方, 高橋城志, Hadi Tjandra, 村田真悟, 菅野重樹, 尾形哲也: 再帰神経回路モデルによる分散予測を用いた柔軟関節ロボットの身体ダイナミクスの探索, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2015 (ROBOMEC'15), 京都, 2015年5月17日-19日.

Talk

• 1. 鈴木彼方: 言語と運動予測を紐づけるロボット学習手法と富士通での開発事例, Learning Robot Conference, Robot Innovation Week 2025, 東京, 2025年12月18日, 基調講演, [link].
  2. 鈴木彼方: 模倣学習に関する導入講義, 第164回ロボット工学セミナー, 神奈川, 2025年12月15日, [link].
  3. 鈴木彼方: 言語と感覚運動予測を紐づけるロボット学習手法の開発, 第43回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ'25), 東京, 2025年9月2日, 招待講演.
  4. 鈴木彼方: 深層予測学習コンセプトに基づくロボット動作の複合生成, LLM-jp 実環境インタラクションWG, オンライン, 2024年11月1日.
  5. 鈴木彼方: Sensorimotor Attention and Language-based Regressions in Shared Latent Variables for Integrating Robot Motion Learning and LLM, 第2回ロボット動作生成勉強会, オンライン, 2024年10月29日.
  6. 鈴木彼方: モデルベースト制御による理論保証を伴う深層学習ロボットの研究, ACT-X 数理・情報のフロンティア 第一回成果報告会, 東京, 2023年4月24日-25日.
  7. 鈴木彼方: 再帰神経回路モデルの内部ダイナミクスに基づいたロボット動作の複合生成, 理研AIPセミナー, オンライン, 2023年2月20日.
  8. 鈴木彼方: 深層学習ロボットにおける安全なタスク動作の実現を目指して, JST共催 Beyondミーティング特別編 ～科学技術×ソーシャルインパクト～, オンライン, 2020年6月3日, [link].
  9. 鈴木彼方: 深層学習による腎生検診断とヘルスケア分野への適用事例, 第23回腎間質障害研究会, 日本腎臓学会, 東京, 2019年9月21日, 招請講演, [link].
  10. Kanata Suzuki: Humanoid Worker using Deep Neural System with Wizard of Oz Manner, ICS Research Seminar, Technical University Munich, September 21th, 2015.

Misc

1. Kanata Suzuki*, Hiroshi Ito*, Tatsuro Yamada*, Kei Kase*, Tetsuya Ogata*: Deep Predictive Learning: Motion Learning Concept inspired by Cognitive Robotics, arXiv preprint arXiv:2306.14714, [Code].
2. 鈴木彼方: 書評「ROS2とPythonで作って学ぶAIロボット入門」（出村公成，萩原良信，升谷保博，タン ジェフリー トゥ チュアン　共著）, 計測自動制御学会誌, vol.62, no.6, pp.362, 2023.
   • DOI: https://doi.org/10.11499/sicejl.62.362
3. 鈴木彼方: 「手を挙げてみた」から始まったTUM留学体験記, 日本ロボット学会誌, vol.40, no.2, pp.126-129, 2022.
   • DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.126

Exhibition

• 1. ロボットを使った学習データ収集自動化
     • 第35回人工知能学会全国大会 (JSAI'21), オンライン, 2021年6月8日-11日.
  2. 柔軟物折り畳みロボット, [video]
     • 国際ロボット展2017, 東京ビックサイト, 2017年11月29日-12月2日.
     • CPS/IoT Exhibition  CEATEC2017, 幕張メッセ, 2017年10月3日-6日.
     • Global Event for Digital Business - CeBIT2017, March 20-24th, 2017, など多数.

Patent

1. ***, ***, ***, ***, ***, ***, "******," submitted, 2025.
2. ***, "******," submitted, 2024.
3. ***, ***, ***, ***, ***, "******," submitted, 2023.
4. ***, ***, ***, "******," submitted, 2023.
5. 鈴木彼方, 飯田由信, 小川雅俊: 強化学習プログラム、強化学習方法、および情報処理装置, 特開2024-165383.
   • Kanata Suzuki, Yoshinobu Iimura, Masatochi Ogawa: Computer-readable recording medium storing reinforcement learning program, reinforcement learning method, and information processing apparatus, US20240386277.
6. 河東孝, 鈴木彼方: 情報処理プログラム，情報処理方法及び情報処理装置, 特開2024-102873, WO2024154469 (PCT出願).
7. 河東孝, 鈴木彼方: 制御プログラム，制御方法及び情報処理装置, 特開2024-066707.
   • Takashi Katoh, Kanata Suzuki: Computer-readable recording medium having stored therein control program, control method, and information processing apparatus, US20240147030.
8. 鈴木彼方, 飯田由信, 小川雅俊: 予測プログラム、予測装置、及び予測方法, 特開2024-044589.
   • Kanata Suzuki, Yoshinobu Iimura, Masatochi Ogawa: Information processing apparatus and prediction method, US20240104107.
9. 河東孝, 鈴木彼方, 砂川太郎, 佐々木智丈: データ収集プログラム，データ収集装置及びデータ収集方法, WO2023047531 (PCT出願).
   • Takashi Katoh, Kanata Suzuki, Taro Sunagawa, Tomotake Sasaki: Data collection program, data collection device, and data collection method.
   • Takashi Katoh, Kanata Suzuki, Taro Sunagawa, Tomotake Sasaki: Programme de collecte de données, dispositif de collecte de données et procédé de collecte de données.
10. 鈴木彼方, 砂川太郎, 佐々木智丈, 河東孝: データ収集プログラム，データ収集装置及びデータ収集方法, WO2023047530 (PCT出願).
    • Kanata Suzuki, Taro Sunagawa, Tomotake Sasaki, Takashi Katoh: Data collection program, data collection device, and data collection method.
    • Kanata Suzuki, Taro Sunagawa, Tomotake Sasaki, Takashi Katoh: Programme de collecte de données, dispositif de collecte de données et procédé de collecte de données.
11. 横田泰斗, 鈴木彼方: 機器制御プログラム、機器制御方法および機器制御装置, 特開2022-077226.
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Computer-readable recording medium having stored therein apparatus control program, apparatus control method, and apparatus control device, US20220143824.
12. 横田泰斗, 鈴木彼方: 動作制御プログラム、動作制御方法、および動作制御装置, 特開2022-077228.
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Computer-readable recording medium storing operation control program, operation control method, and operation control apparatus, US20220148119.
13. 横田泰斗, 鈴木彼方: 動作制御プログラム、動作制御方法、および動作制御装置, 特開2022-077229.
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Computer-readable recording medium storing operation control program, operation control method, and operation control apparatus, US20220143836.
14. 横田泰斗, 鈴木彼方: 異常判定プログラム、異常判定方法および異常判定装置, 特開2022-077227.
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Computer-readable recording medium storing abnormality determination program, abnormality determination method, and abnormality determination apparatus, US20220143833.
15. 鈴木彼方, 横田泰斗: 学習プログラム、学習方法および情報処理装置, 特開2021-170282.
    • Kanata Suzuki, Yasuto Yokota: Storage medium, learning method, and information processing apparatus, US20210326754.
16. 横田泰斗, 鈴木彼方: 分類方法、分類プログラム、分類装置、学習方法、学習プログラム及び学習装置, WO2021019748 (PCT出願).
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Classification method, classification program, classification device, learning method, learning program, and learning device.
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Procédé de classification, programme de classification, dispositif de classification, procédé d'apprentissage, programme d'apprentissage et dispositif d'apprentissage.
17. 横田泰斗, 鈴木彼方: 分類方法、分類プログラム、分類装置、学習方法、学習プログラム及び学習装置, WO2021019734 (PCT出願).
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Sorting method, sorting program, sorting device, learning method, learning program, and learning device.
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Procédé de tri, programme de tri, dispositif de tri, procédé d'apprentissage, programme d'apprentissage et dispositif d'apprentissage.
18. 鈴木彼方, 横田泰斗: 学習プログラム、学習方法、学習装置、検知プログラム、検知方法及び検知装置, 特許第7135750号.
    • Kanata Suzuki, Yasuto Yokota: Storage medium having stored learning program, learning method, and learning apparatus, Patetnt US11250583.
19. 鈴木彼方, 横田泰斗: 学習プログラム、学習方法、学習装置、検知プログラム、検知方法及び検知装置, 特許第7135749号.
    • Kanata Suzuki, Yasuto Yokota: Storage medium having stored learning program, learning method, and learning apparatus, Patetnt US11182633.
20. 横田泰斗, 鈴木彼方: 位置検出プログラム、位置検出方法及び位置検出装置, 特許第7200610号.
    • Yasuto Yokota, Kanata Suzuki: Non-transitory computer-readable storage medium for storing position detection program, position detection method, and position detection apparatus, Patetnt US11069086.
21. 鈴木彼方, 遠藤利生: 学習プログラム、検出プログラム、学習装置、検出装置、学習方法および検出方法, 特許第7208480号.
    • Kanata Suzuki, Toshio Endoh: Learning apparatus, detecting apparatus, learning method, and detecting method, Patetnt US11049014.
    • Kanata Suzuki, Toshio Endoh: Computer program, learning apparatus, detecting apparatus, learning method, and detecting method, Patetnt EP3637320.