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国立大学法人東京農工大学
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本事業は文部科学省科学技術人材育成費補助金の「テニュアトラック普及・定着事業」の補助を受けて実施しています。

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テニュアトラック教員の紹介

福田 信二 (Fukuda Shinji)

研究院 農学研究院
部門 農業環境工学部門
研究分野 生態モデリング、生態水理学、エコインフォマティクス
キーワード 計算知能、機械学習、データ駆動モデル、農業農村生態系
URL http://shinjifukuda-medaka.com
職歴

・2006年2月~3月:九州大学大学院農学研究院学術特定研究者
・2006年4月~2012年8月:九州大学熱帯農学研究センター 助教
・2010年3月~2010年7月:ゲント大学バイオサイエンス工学部客員研究員
・2011年3月~2011年6月:ゲント大学バイオサイエンス工学部客員研究員
・2012年3月~2012年6月:ゲント大学バイオサイエンス工学部客員研究員
・2012年9月~2014年2月:九州大学大学院農学研究院 助教
・2014年2月~現在:東京農工大学大学院農学研究院 助教

学歴

・九州大学農学部農業工学科:2001年3月卒業
・九州大学大学院生物資源環境科学府修士課程:2003年3月修了
・九州大学大学院生物資源環境科学府博士後期課程:2006年1月修了

受賞歴

・平成17年度農業土木学会学会賞論文奨励賞 (2005年)
・IWACIII 2011 Session Best Presentation Award(2011年)

主な論文・解説

・Fukuda, S., Yasunaga, E., Nagle, M., Yuge, K., Sardsud, V., Spreer, W., Müller, J. Modelling the relationship between peel colour and the quality of fresh mango fruit using Random Forests. Journal of Food Engineering, 131, 7–17, 2014.
・Fukuda, S., De Baets, B., Waegeman, W., Verwaeren, J., Mouton, A.M., Habitat prediction and knowledge extraction for spawning European grayling (Thymallus thymallus L.) using a broad range of species distribution models. Environmental Modelling & Software, 47, 1–6, 2013.
・Fukuda, S., De Baets, B., Onikura, N., Nakajima, J., Mukai, T., Mouton, A.M., Modelling the distribution of the pan-continental invasive fish Pseudorasbora parva based on landscape features in the northern Kyushu Island, Japan, Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 23, 901–910, 2013.
・Fukuda, S., Spreer, W., Yasunaga, E., Yuge, K., Sardsud, V., Müller, J., Random Forests modelling for the estimation of mango (Mangifera indica L. cv. Chok Anan) fruit yields under different irrigation regimes, Agricultural Water Management, 116 , 142–150, 2013.
・Fukuda, S., De Baets, B., Do absence data matter when modelling fish habitat preference using a genetic Takagi-Sugeno fuzzy model? International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 20, Suppl. 2, 233–245, 2012.

研究紹介

私は、室内実験・現地調査・モデリングを基本アプローチとし、農業土木の資質を活かした環境水理学や環境水文学とともに、急速に発展している機械学習を含めた計算知能技術を駆使するエコインフォマティクス的な視点から、農業農村地域における持続的な水資源管理および水圏生態系の保全に資する研究課題に積極的に挑戦していきたいと考えています。例えば、最近取り組んでいるバイオテレメトリー手法を駆使して、魚類行動の日周性や季節性について調査し、最終的には、得られた生態学的な知見に基づく時空間動態モデルの構築を目指します。また、国内に限らず、農業生産体系の適性化に対する早急な対応が求められている熱帯・亜熱帯地域も研究フィールドとし、国際研究パートナーシップを強化しつつ、先進的手法を取り込むことにより、国際競争力の高い研究の展開を目指しており、今後も継続的な国際共同研究を計画しています。

 現在実施中の共同研究【共同研究機関】:
●バイオテレメトリーと計算知能技術を駆使した魚類行動の高精度モデリング【ベルギー・ゲント大学、九州大学】
●国内外来魚問題に資するエコインフォマティクス研究【岐阜大学、九州大学他】
●農業農村地域における水文・水環境モデリング【コロンビア(東京大学、九州大学、CIAT他)、ベトナム(九州大学、水資源大学、ハノイ農業大学)】
●マンゴー生産流通環境の最適化【東京大学、タイ・チェンマイ大学、ドイツ・ホーエンハイム大他】

本学のテニュアトラック事業について

潤沢なスタートアップ資金と充実した支援体制の下で、若手でありながら研究室の立ち上げと運営の機会を提供頂き、心から感謝しております。このチャレンジングな状況下で、教育と研究を両立できるように、まずは自分自身が研鑽し、ここで得た経験を学生等と共有していきたいと考えています。

今後の抱負

データ駆動モデルとプロセスベースのモデルを駆使して、『水』と『(農業)生態系』を中心に、水環境保全、水資源管理、生態系保全等に資する研究に取り組みます。その際、計算知能分野の先進的な手法やアイディアを積極的に取り入れ、特に、生態モデリングやエコインフォマティクスの分野での世界トップレベルを目指します。学生には、最新の研究に触れる機会を提供し、研究の楽しさを感じつつ、個々の問題解決力を高めてもらいたいと考えています。