マルチスケール空間動的因子分析モデリング，断層すべり分布時間変化の推定
locally stationary wavelet process に基づくウェーブレット分解
Takamitsu Araki, Shotaro Akaho, “Spatially multi-scale dynamic factor modeling via sparse estimation”, International Journal of Mathematics for Industry, Vol.11, No.1, pp.1950005, 2019. [Open Access]
Takamitsu Araki, Tadafumi Ochi, Norio Matsumoto, Shotaro Akaho, “Simultaneous estimation of spatio-temporal distribution and duration of slow slip event by switching model”, Journal of Signal Processing, Vol.21, No.6, pp.297-308, 2017.
Takamitsu Araki, Kazushi Ikeda, Shotaro Akaho, “An efficient sampling algorithm with adaptations for Bayesian variable selection”, Neural Networks, Vol.61, pp.22–31, 2015.
Takamitsu Araki, Kazushi Ikeda, “Adaptive Markov Chain Monte Carlo for Auxiliary Variable Method and Its Application to Parallel Tempering”, Neural Networks, Vol.43, pp.33–40, 2013.
荒木貴光 "適応的マルコフ連鎖モンテカルロ法入門", スパースモデリング・チュートリアル「マルコフ連鎖モンテカルロ法とデータ駆動科学」, 神戸大学，2016.3. [資料]
Takamitsu Araki, Kazushi Ikeda, “Adaptive Gibbs Variable Selection and Its Generalization to Auxiliary Variable Framework”, Bayesian Inference and Stochastic Computation 2012 workshop, Tachikawa, Tokyo, Japan, June 2012.
Takamitsu Araki, Hideitsu Hino, Shotaro Akaho, “A kernel method to extract common features based on mutual information”, International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2014), Sarawak, Malaysia, November 2014.
Takamitsu Araki, Tadafumi Ochi, Norio Matsumoto, Shotaro Akaho, “Robust estimation of spatio-temporal distribution of slow slip event by switching model”, Spatial Statistics 2015, Avignon, France, June 2015.
Takamitsu Araki, Shotaro Akaho “Sparse spatial dynamic factor model with basis expansion”, Joint Statistical Meetings 2016, Chicago, USA, July 2016.
Takamitsu Araki, Shotaro Akaho “Dynamic factor modeling with spatially multi-scale structures for spatio-temporal data”, Statistical Data Science 2017, London, UK, July 2017.
Takamitsu Araki, Ryosaku Ikeda, Van Q. Doan, Noriko N. Ishizaki and Hiroyuki Kusaka “Correction method with additive model for NWP-based wind speed forecast”, 17th Wind Integration Workshop, Stockholm, Sweden, October 2018.
荒木貴光，"Locally stationary wavelet過程に基づくベイジアンウェーブレット分解"，第24回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021), オンライン, 2021.11
荒木貴光, 池田亮作, 日下博幸,“風力数値予報の時変係数回帰モデルによる補正”，統計関連学会連合大会, 中央大学, 2018.9
荒木貴光，落 唯史，松本 則夫，赤穂昭太郎，” スロースリップイベント時空間分布のスウィッチングモデルによるロバストな推定”, 日本地球惑星科学連合大会 (JpGU) , 幕張メッセ国際会議場, 2015.5
荒木貴光，池田和司，”IDEに基づくベイジアン時空間モデリング”, 応用統計学会年会 , 福島市, 2013.5
荒木貴光，池田和司, “An Efficient Sampling Algorithm for Bayesian Variable Selection”, 第15回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2012), テクニカルトラック, 筑波大学, 2012.11
荒木貴光，池田和司，”適応的な進化的モンテカルロ法”, 統計関連学会連合大会, 北海道大学 2012.9
荒木貴光, 竹之内高志, 池田和司, "補助変数法に対する適応的マルコフ連鎖モンテカルロ法とその交換モンテカルロ法への応用", 電子情報通信学会IBISML研究会, 奈良女子大学 , 2011.11
2010.10 ～ 2013.9 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報生命科学専攻 数理情報学研究室 博士後期課程
2013.10 ～ 2013.11 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報生命科学専攻 数理情報学研究室 博士研究員
2013.12 ～ 2018.3 産業技術総合研究所 人間情報研究部門 情報数理研究グループ 特別研究員
2018.4 ～ 2018.3 筑波大学 計算科学研究センター 研究員
2019.4 ～ 2020.10 農業・食品産業技術総合研究機構 研究員
2020.11 ～ 2023.3 The ROOM4D株式会社 DS
2023.4 ～ 株式会社大塚商会 AI・IoTサポート課 DS