業績リスト

Journal Paper

1. 池本 隼也，潮 俊光, "深層強化学習を用いた不確かな入力遅延のある非線形システムの安定化,'' 電子情報通信学会論文誌A分冊, vol. J102-A, no. 10, pp. 268-271, 10月 2019. [paper]

2. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, “Control of Discrete-Time Chaotic Systems with Policy-Based Deep Reinforcement Learning,” IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol. E103-A, no. 7, pp. 885-892, July 2020. DOI:10.1587/transfun.2019EAP1154 [paper]　

3. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, “Application of deep reinforcement learning to networked control systems with uncertain network delays,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. 11, no. 4, pp. 480-500, October 2020. DOI:10.1587/nolta.11.480 [paper]

4. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, "Continuous deep Q-learning with a simulator for stabilization of uncertain discrete-time systems," Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol. E12-N, no. 4, pp. 738-757, October 2021.  [arXiv] [paper] [github]

5. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, "Deep Reinforcement Learning under Signal Temporal Logic Constraints using Lagrangian Relaxation," IEEE Access, vol. 10, pp. 114814-114828, October 2022. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3218216 [arXiv]  [paper]  [github]

Preprint

1. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, "Model-free Control of Chaos with Continuous Deep Q-learning," arXiv Preprint: arXiv: 1907.07775, 2019. (rejected, An improved paper is Journal paper 2.) [arXiv] 

International Conference

1. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, ``Application of Continuous Deep Q-Learning to Networked State-Feed back Control of Nonlinear Systems with Uncertain Network Delays,'' in Proceedings of 2019 International Symposium on Nonlinear Science and Its Applications (IEICE NOLTA 2019), pp. 192-195, Kuala Lumpur, Malaysia December 2019.

2. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, ``Networked Control of Nonlinear Systems under Partial Observation Using Continuous Deep Q-Learning,'' In Proceedings of the 58th IEEE Conference on Decision and Control (IEEE CDC 2019), pp. 6793-6798, Nice, France December 2019. [arXiv] [proceeding]

3. Junya Ikemoto and Toshimitsu Ushio, ``Deep Reinforcement Learning Based Networked Control with Network Delays for Signal Temporal Logic Specifications,'' accepted to 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (IEEE ETFA 2022), Stuttgart, Germany, September 2022. doi:10.1109/ETFA52439.2022.9921505 [arXiv]  [github]  [proceeding]

4. Shumpei Kubosawa, Junya Ikemoto, Takashi Onishi, and Yoshimasa Tsuruoka, "Constructing Differentiable Predictive Models for MPC and RL using Functional Modeling and Dynamic Simulators," In Proceedings of International Workshop on Functional Modeling and Safety Related Issues of Socio-Technical Systems, pp. 17-19, Mar. 2024.

Domestic Conference

1. 池本 隼也，潮 俊光, "深層強化学習を用いた不確かな入力遅延のある非線形システムの安定化,'' 電子情報通信学会技術研究報告, (信学技報), 福井大学 文京キャンパス 3月 2019. (研究会奨励賞)

2. 池本 隼也，潮 俊光, "[記念講演]深層強化学習を用いた不確かな入力遅延のある非線形システムの安定化,'' 電子情報通信学会NOLTAソサイエティ大会, 長岡 6月 2019.

3. 池本 隼也，潮 俊光, "強化学習を用いたエノン写像のカオス制御,'' 電子情報通信学会ソサイエティ大会, 大阪大学豊中キャンパス 9月 2019.

4. 池本 隼也，潮 俊光，"信号時相論理仕様を満たす連続行動方策の深層強化学習," 電子情報通信学会ソサイエティ大会, オンライン開催 9月 2021.

5. 池本 隼也，窪澤 駿平，大西 貴士，鶴岡 慶雅，"プロセス制御への応用を目指した機械学習モデリングに関する研究調査," 2024年度 人工知能学会全国大会, アクトシティ浜松, 5月 2024. [proceeding]

6. 池本 隼也，窪澤 駿平，大西 貴士，"微分可能モデルを用いた2段階アンサンブル方策最適化," 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 (SSI 2024), 富山県民会館, 11月 2024. (SSI優秀発表賞)

Commentary Article

1. 池本 隼也, 潮 俊光, "深層ニューラルネットワークを利用した強化学習の制御への応用,'' 日本神経回路学会誌, vol. 26, no. 4, pp. 135-144, 12月, 2019. [article]

2. 窪澤 駿平，池本 隼也，"シミュレーションとAIによる社会・産業インフラのオペレーション最適化, " 計測と制御, vol. 64, no. 3, pp. 169-174, 2025. [article] 

3. 窪澤 駿平，池本 隼也，"デジタルツインを用いたプロセス制御の事例, " プロセスインフォマティクスにおけるデータ解析・モデリングと応用展開，第4章8節，技術情報協会, 2025. [book]

Dissertation 

Junya Ikemoto, "Deep Reinforcement Learning Based Optimal Control of Nonlinear Systems," March 2023. 

Award

1. 池本 隼也, 潮 俊光, 2018年度電子情報通信学会非線形問題研究会奨励賞

2. 池本 隼也, 2018年度大阪大学基礎工学部賞

3. 池本 隼也, 2019年度大阪大学大学院基礎工学研究科賞 (短期修了)

4. 池本 隼也，公益財団法人 小野奨学会 令和元年度課外活動優秀者表彰

5. 池本 隼也，窪澤 駿平，大西 貴士, SSI2024 優秀発表賞