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Tsuyoshi Tatsukawa / 立川 剛至

  • エピストラ株式会社 リサーチエンジニア
  • 千葉大学 未来粘膜ワクチン研究開発シナジー拠点（cSIMVa）特任助教
  • 博士（情報学）
  • 興味: 機械学習、計算論的神経科学
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Education

  • Apr. 2020 - Mar. 2026

    Kyoto University — Ph.D. in Informatics

  • Apr. 2018 - Mar. 2020

    Osaka University — Master of Information Science

  • Apr. 2016 - Mar. 2018

    Osaka University — Bachelor of Engineering in Computer Science

  • Apr. 2011 - Mar. 2016

    National Institute of Technology, AKASHI College — Electrical and Computer Engineering

Work Experience

  • Aug. 2024 - Present

    Chiba University, Synergy Institute for Mucosal Vaccine Research and Development (cSIMVa) — Specially Appointed Assistant Professor

  • Mar. 2024 - Present

    Epistra Inc. — Research Engineer

  • Apr. 2020 - Aug. 2021

    Kyoto University — Teaching Assistant, Programming Exercise

  • Apr. 2019 - Mar. 2020

    NICT — Collaborative Researcher

  • Apr. 2019 - Aug. 2019

    Osaka University — Teaching Assistant, Programming A

  • Apr. 2016 - Mar. 2018

    PLEN Project Company Inc. — Part Time Engineer

  • Nov. 2014 - Dec. 2015

    OPTiM Corporation — Part Time Engineer

Internships

  • Aug. 2018 - Sep. 2018

    Preferred Networks, Inc.

  • Aug. 2016 - Sep. 2016

    Recruit Media Technology Lab.

  • Sep. 2014

    OPTiM Corporation

Publications

Journal Papers

  1. Shunsuke Nishimori, Himomi Nakata, Tsuyoshi Tatsukawa, Sachiyo Aburatani, Taku Tsuzuki, Daisuke Kiga, "Uncertainty-Driven Experiment Design in Cell-Free Protein Synthesis with Bayesian Optimization", ACS Synthetic Biology, 2026.

    Link Code

  2. Kyogo S. Kobayashi, Ren Sogabe, Tsuyoshi Tatsukawa, Jun-nosuke Teramae, Naoki Matsuo, "Neural substrate of conditioned stimulus for associative learning in the hippocampus", Proceedings of the National Academy of Sciences, 123(2), e2519161123, 2026.

    Link Press

  3. Tsuyoshi Tatsukawa, Jun-nosuke Teramae, "The cortical critical power law balances energy and information in an optimal fashion", Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(21), e2418218122, 2025.

    Link arXiv Code Press

  4. Takanori Kawabata, Taku Tsuzuki, Tsuyoshi Tatsukawa, Kota Matsui, Eiryo Kawakami, "Black-box optimization in immunology and beyond: A practical guide to algorithms and future directions", Allergology International, 74(4), 549–562, 2025.

    Link

  5. Ryosuke Yoneda, Tsuyoshi Tatsukawa, Jun-nosuke Teramae, "The lower bound of the network connectivity guaranteeing in-phase synchronization", Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 31(6), 2021.

    Link arXiv Code

Conference Papers

  1. 川端孝典, 藤橋浩太郎, 中橋理佳, 山野上朋之, 町田智紀, 都築拓, 立川剛至, 川上英良, "AI を用いたワクチンの最適化とプロセス中の免疫学的示唆", 人工知能学会全国大会論文集 第 39 回, 2025.

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  2. Kiri Nakata, Tsuyoshi Tatsukawa, Ismail Arai, "A tree style visualization method for cell divisions of embryos", SIGGRAPH Asia 2015 Visualization in High Performance Computing, 2015.

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Presentations

  1. Taku Tsuzuki, Tsuyoshi Tatsukawa, Yosuke Ozawa, "Autonomous Optimization of Vaccine Development Processes: from Patient Administration Schedule to Manufacturing Efficiency", The Second Joint Symposium of AMED SCARDA Japan Initiative for World-leading Vaccine Research and Development Center, Mar. 2025.

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  2. 小林 曉吾, 立川 剛至, 寺前 順之介, 松尾 直毅, "Ca2+イメージングを用いた文脈恐怖条件付けにおける記憶痕跡細胞の割り当て機構の解明", 日本神経科学大会（NEURO2024）, Jul. 2024.

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  3. 松尾 直毅, 立川 剛至, 寺前 順之介, 小林 曉吾, "文脈依存的恐怖条件付け学習におけるマウス海馬 CA1細胞のカルシウムイメージング", 第47回日本神経科学大会（NEURO2024）, Jul. 2024.

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  4. 立川剛至, 寺前順之介, "大脳皮質における冪乗則符号化の情報論的最適性", 日本生物学的精神医学会(Web) 46th, 2024.

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  5. 立川剛至, 寺前順之介, "情報論的解析に基づく大脳皮質のべき乗則コーディングの最適性", 日本物理学会 年次大会, Mar. 2023.

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  6. 立川剛至, 寺前順之介, "べき乗則に従うニューラルネットワークの学習可能性と汎化性能", 日本物理学会 年次大会, Mar. 2021.

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  7. 後藤裕也, 立川剛至, 寺前順之介, "人工ニューラルネットワークにおけるべき則表現と学習則の関係", 日本物理学会 年次大会, Mar. 2021.

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  8. 米田亮介, 立川剛至, 寺前順之介, "結合振動子系において完全同期以外の安定平衡点を持つ密なネットワークの探索", 日本物理学会 年次大会, Mar. 2021.

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  9. Tsuyoshi Tatsukawa, Jun-nosuke Teramae, "Examination of Encoding with Power-Law Structure in Neural Populations", 生理研研究会「力学系の視点からの脳・神経回路の理解」(第2回), Nov. 2020.

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  10. Tsuyoshi Tatsukawa, Jun-nosuke Teramae, Naoki Wakamiya, "Validity of the Flat Minima Approach to Understand Generalization of Deep Learning", The 1st International Symposium on Symbiotic Intelligent Systems, Jan. 2019. (Poster)

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  11. Tsuyoshi Tatsukawa, Jun-nosuke Teramae, Naoki Wakamiya, "Validity of the Flat Minima Approach to Understand Generalization of Deep Learning", 日本神経回路学会第28回全国大会, Oct. 2018.

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  12. 立川 剛至, 新井 イスマイル, "センサ・カメラ併用型屋内測位・姿勢推定システムへのCNN応用の提案", インターネットコンファレンス(IC2015), pp.123–124, Oct. 2015.

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