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研究分野：ニューロシンボリックAI，基盤モデル，論理規則帰納，帰納論理プログラミング (ILP)，深層学習，説明可能AI (XAI)，時系列解析，頑健性

面白いプロジェクトまたは質問がある場合は，メールでご連絡ください．メールアドレスはphua [at] comp.isct.ac.jp

目標

私の研究テーマは，シンボリックAIとニューラルネットワークを融合する技術を開発し，両者の強みを生かした頑健・柔軟・解釈可能な知的システムを構築することです．

業績

A Foundation Model for Zero-Shot Logical Rule Induction
Yin Jun Phua
35th International Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI, 2026.

Variable Assignment Invariant Neural Networks for Learning Logic Programs
Yin Jun Phua, Katsumi Inoue
18th International Conference on Neural-Symbolic Learning and Reasoning, 2024.

Class-Incremental Learning using Diffusion Model for Distillation and Replay [最優秀論文賞]
Quentin Jodelet, Xin Liu, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata
1st Workshop on Visual Continual Learning, ICCV2023, 2023.

resVAE ensemble: Unsupervised identification of gene sets in multi-modal single-cell sequencing data using deep ensembles
Foo Wei Ten, Dong Sheng Yuan, Nabil Jabareen, Yin Jun Phua, Richard Eils, Soeren Lukassen, Christian Conrad
Frontiers in Cell and Developmental Biology 11, 2023.

Learning Logic Programs Using Neural Networks by Exploiting Symbolic Invariance
Yin Jun Phua, Katsumi Inoue
ILP, 203-218, 2021.

Learning Logic Programs from Noisy State Transition Data [最優秀学生論文賞]
Yin Jun Phua, Katsumi Inoue
Inductive Logic Programming - 29th International Conference(ILP), JSAI2019 72-80, 2019.

競争的資金・共同研究

背景知識と少量のデータから汎用的で解釈可能な知識をデータ駆動で学習するAIの開発
代表 ￥ 4,680,000
科学研究費助成事業 若手研究
日本学術振興会
2025年4月 - 2028年3月

信頼されるAIに向けた制約推論
分担 ￥ 18,720,000
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
日本学術振興会
2025年4月 - 2029年3月

記号論理と深層機械学習の統合による新たな知識を発見するAIに関する研究
代表 ￥ 2,860,000
科学研究費助成事業 研究活動スタート支援
日本学術振興会
2022年8月 - 2024年3月

論理的推論が可能な「信頼できる生成AI」の実現
代表 ￥ 975,000
公募型共同研究
国立情報学研究所
2024年7月 - 2025年3月

知能や意識についての研究
代表 ￥ 950,000
新研究挑戦奨励金
基礎研究機構　東京工業大学
2023年9月 - 2025年3月

知識表現・推論と機械学習の統合によるロバストAIの実現
分担 ￥ 41,470,000
科学研究費助成事業 基盤研究(A)
日本学術振興会
2022年4月 - 2025年3月

記号論理機械学習と深層機械学習の融合による理解可能なモデルを構築する研究
特別研究員 ￥ 1,500,000
科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
日本学術振興会
2021年4月 - 2022年3月

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