Details of the Researcher

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Tomoka Nakamura
Section
Graduate School of Engineering
Job title
Assistant Professor
e-Rad No.
01043885

Papers 8

  1. Perceived maturity of AI and machine learning in geotechnical engineering: Insights from an international survey based on the gartner hype cycle

    Yu Otake, Tomoka Nakamura, Stephen Wu, Kok-Kwang Phoon

    Geodata and AI 2026/06

    DOI: 10.1016/j.geoai.2026.100096  

  2. Pavement performance prediction via a tabular foundation model

    Mizutani, D., Kurabe, A., Saito, T., Nakazato, Y., Nakamura, T., Otake, Y.

    Computer Aided Civil and Infrastructure Engineering 49 2026

    DOI: 10.1016/j.cacaie.2026.100097  

    ISSN: 1093-9687 1467-8667

  3. Practical enhancement of failure-probability estimation using probability density-driven active learning

    Tomoka Nakamura, Ikumasa Yoshida, Masahiro Takenobu, Daijiro Mizutani, Yu Otake

    Probabilistic Engineering Mechanics 83 2026/01

    DOI: 10.1016/j.probengmech.2025.103871  

    ISSN: 0266-8920 1878-4275

  4. Perspectives: LLM agents reshaping the foundation of geotechnical problem-solving

    Stephen Wu, Chao Shi, Yat Fai Leung, Yu Otake, Chisato Konishi, Mingliang Zhou, Yuanqin Tao, Zijun Cao, Tomoka Nakamura

    Geodata and AI 2025/09

    DOI: 10.1016/j.geoai.2025.100036  

    ISSN: 3050-483X

  5. Future-proofing geotechnics workflows: accelerating problem-solving with large language models

    Wu, S., Otake, Y., Mizutani, D., Liu, C., Asano, K., Sato, N., Saito, T., Baba, H., Fukunaga, Y., Higo, Y., Kamura, A., Kodama, S., Metoki, M., Nakamura, T., Nakazato, Y., Shioi, A., Takenobu, M., Tsukioka, K., Yoshikawa, R.

    Georisk 19 (2) 2025

    DOI: 10.1080/17499518.2024.2381026  

    ISSN: 1749-9518 1749-9526

  6. Development and use of databases of pile foundation load tests in Japan

    Otake, Y., Nakamura, T., Fujita, T., Nishida, H.

    Databases for Data Centric Geotechnics Geotechnical Structures 2024

    DOI: 10.1201/9781003441960-9  

  7. Bayesian updating of model parameters using adaptive Gaussian process regression and particle filter

    Ikumasa Yoshida, Tomoka Nakamura, Siu-Kui Au

    Structural Safety 102 102328-102328 2023/05

    Publisher: Elsevier {BV}

    DOI: 10.1016/j.strusafe.2023.102328  

    ISSN: 0167-4730

  8. Estimation of Limit State Probabilities of Consolidation Settlement by Adaptive Gaussian Process Regression and Importance Sampling

    Nakamura Tomoka, Yoshida Ikumasa, Otake Yu

    GEO-RISK 2023: INNOVATION IN DATA AND ANALYSIS METHODS 345 285-294 2023

    ISSN: 0895-0563

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Misc. 18

  1. 河川堤防のパイピングリスクの空間変動性を考慮した最適調査点配置の検討

    中村朋佳, 目時雅隆, 大竹雄, 吉田郁政, 肥後陽介

    土木学会全国大会年次学術講演会(Web) 79th 2024

  2. Fundamental study of Prediction of Consolidation Settlement of Offshore Airport Runway by DMD

    堀田海陽, 中村朋佳, 吉田郁政, 大竹雄, 高野大樹

    土木学会全国大会年次学術講演会(Web) 78th 2023

  3. Stopping criterion for an efficient method of computing limit state probabilities with an adaptive surrogate model.

    中村朋佳, 堀田海陽, 吉田郁政, 大竹雄

    土木学会全国大会年次学術講演会(Web) 78th 2023

  4. BASIC STUDY ON PREDICTION OF DIFFERENTIAL SETTLEMENT OF OFFSHORE AIRPORT BY DYNAMIC MODE DECOMPOSITION WITH CONTROL

    堀田海陽, 中村朋佳, 吉田郁政, 大竹雄, 高野大樹

    AI・データサイエンス論文集(Web) 4 (3) 2023

    ISSN: 2435-9262

  5. Reliability Estimation Method by Adaptive Surrogate Models Using Gaussian Process Regression and Importance Sampling

    中村朋佳, 堀田海陽, 吉田郁政, 大竹雄

    AI・データサイエンス論文集(Web) 4 (3) 2023

    ISSN: 2435-9262

  6. A Basic Study on Adaptive Surrogate Model for Reliability Analysis and Bayesian Update

    堀田海陽, 中村朋佳, 吉田郁政, 大竹雄

    構造物の安全性および信頼性(Web) 10th 2023

    ISSN: 2759-0909

  7. Estimation of limit state probabilities considering the spatial distribution of corrosion ratio based on crack width inspection data.

    中村朋佳, 富澤幸久, 鈴木修一, 吉田郁政

    構造工学論文集 A(Web) 69A 2023

    ISSN: 1881-820X

  8. Efficient data assimilation using adaptive Gaussian process regression

    中村朋佳, 吉田郁政, 大竹雄

    土木学会全国大会年次学術講演会(Web) 77th 2022

  9. Efficient data assimilation using Particle Filter for prediction of the curling stone movement

    堀田海陽, 中村朋佳, 吉田郁政, 中瀬仁

    土木学会全国大会年次学術講演会(Web) 77th 2022

  10. Parameter identification using Discrete Element Method for the prediction of curling stone trajectories.

    堀田海陽, 中村朋佳, 吉田郁政, 中瀬仁

    雪氷研究大会講演要旨集(Web) 2022 2022

    ISSN: 1883-0889

  11. Efficient estimation of limit state probability by adaptive surrogate model using Gaussian process regression

    中村朋佳, 吉田郁政, 大竹雄

    地盤工学研究発表会(Web) 57th 2022

  12. 異種特性値の相互相関を考慮したガウス過程回帰による空間分布推定

    中村朋佳, 富澤幸久, 吉田郁政, 鈴木修一

    土木情報学シンポジウム講演集(Web) 47th 2022

  13. ESTIMATION OF SPATIAL DISTRIBUTION OF MASS LOSS RATIO OF THE REBAR BASED ON CORROSION CRACK WIDTH OF RC STRUCTURE BY GAUSSIAN PROCESS REGRESSION

    富澤幸久, 中村朋佳, 吉田郁政, 鈴木修一

    AI・データサイエンス論文集(Web) 3 (J2) 2022

    ISSN: 2435-9262

  14. EFFICIENT DATA ASSIMILATION METHOD FOR THE CURLING STONE USING PARTICLE FILTER

    中村朋佳, 堀田海陽, 吉田郁政, 中瀬仁

    AI・データサイエンス論文集(Web) 3 (J2) 2022

    ISSN: 2435-9262

  15. 圧密沈下を対象としたParticle Filterを用いたデータ同化による沈下量予測

    中村朋佳, 吉田郁政, 珠玖隆行

    土木学会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM) 76th 2021

  16. OBSERVATION UPDATE OF MODEL PARAMETERS AND LIMIT STATE PROBABILITIES OF CONSOLIDATION SETTLEMENT PREDICTION USING PARTICLE FILTER

    NAKAMURA Tomoka, YOSHIDA Ikumasa, SHUKU Takayuki

    Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. A2 (Applied Mechanics (AM)) 77 (2) I_477-I_484 2021

    Publisher: Japan Society of Civil Engineers

    DOI: 10.2208/jscejam.77.2_i_477   10.2183/pjab.99.023_references_DOI_6m840GkaCP2jRs9c4LryxefBfB  

    eISSN: 2185-4661

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    In this study, targeting a consolidation problem, we combine a data assimilation method based on time series observations with reliability analysis to update the conditional limit state probabilities. The settlement is predicted by using soil/water coupling FEM analysis, and its uncertainty is estimated by using a particle filter as a data assimilation method. Three types of hypothetical time hitories of settlement are prepared as observation data with different magnitudes of settlement based on forward analysis of the soil/water coupling FEM. The limit state probabilities at observed and unobserved locations are updated based on the increase of observation in time. It is shown that the predicted settlement and the conditional limit state probability are updated quantitatively according to the increase of observation data, which leads to resonable decision-making.

  17. BEHAVIOR PREDICTION OF THE CURLING STONE USING THE DATA ASSIMILATION

    中村朋佳, 上田弥来, 吉田郁政, 中瀬仁

    AI・データサイエンス論文集(Web) 2 (J2) 2021

    ISSN: 2435-9262

  18. 3次元質点解析を用いた落石の衝突エネルギーに基づく確率論的危険度評価

    中村朋佳, 津田悠人, 吉田郁政

    土木学会年次学術講演会講演概要集(CD-ROM) 75th 2020

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Research Projects 2

  1. 河川管理の自動化に向けた「言葉」の意味的正則化による空間分布推論手法の開発

    中村 朋佳

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業

    Category: 研究活動スタート支援

    Institution: 東北大学

    2026/07/31 - 2028/03/31

  2. 適応型代理モデルによるデータ同化と次元圧縮法を用いた空港全域の圧密沈下予測手法

    中村 朋佳

    Offer Organization: 日本学術振興会

    System: 科学研究費助成事業

    Category: 特別研究員奨励費

    Institution: 東北大学

    2023/04/25 - 2026/03/31

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    複雑な数値解析による計算結果を簡易な関数で近似,補間するモデルは代理モデルと呼ばれる.また,最初に少数の計算点に基づいて代理モデルを構築し,その精度を高めるための計算点を効率的に追加していくモデルは適応型代理モデルと呼ばれている.本年度は適応型代理モデル(ガウス過程回帰)の開発を進めてきた.具体的には学習関数に着目し,効率性や推定精度の比較などの検討を進めた.従来の学習関数の問題点として,あまり重要ではない箇所を中心に探索してしまう問題,関数の構造上,大域的探索解の1つである粒子群最適化を適用することができず,多くの計算コストがかかってしまう問題などが生じていた.そのため,今年度では新たな学習関数を検討することを目的とし,次段階では効率的な探索を行うために粒子群最適化の導入を検討することを目標として研究を進めてきた. 今年度の研究業績としては関連する研究も含めて,国内で2件・国外で1件学会発表を行った.また,査読付き論文として1編を投稿し,掲載されている.来年度も引き続き適応型代理モデルの改良の研究を継続し,実問題へ適用することで提案手法の有用性を確認した後,海外ジャーナルへ論文を投稿する予定である.また,停止側についても検討中であるが,こちらについても当該年度中に結論を出すことが困難であったため,来年度中に国際誌に投稿することを予定している. また,当初の研究計画では圧密沈下問題のみを対象に広域と狭域を対象とした予測手法の開発を目指していたが,圧密沈下だけでなく,防波堤や河川堤防などの実例題を対象とした検討を今後行っていく.広域の予測手法に関しても,研究計画時の動的モード分解だけでなく,ニューラルネットワーク等の他の機械学習の手法についても検討していきたいと考えている.