研究成果

誌上発表

Noda K., Wakiuchi A., Hayashi Y., Yoshida R. (2023).
Advancing extrapolative predictions of material properties through learning to learn, arXiv:2404.08657, doi.org/10.48550

Kubo, T., Yagishita, M., Tanigawa, T., Konishi-Yamada, S., Nakajima, D. (2024).
Enhanced molecular recognition with longer chain crosslinkers in molecularly imprinted polymers for an efficient separation of TR active substances. RSC Advances, 14, 12021-12029. doi.10.1039/d3ra08854e

学会発表

Minami S., Fukumizu K., Hayashi Y., Yoshida R. (2023)
Transfer Learning with Affine Model Transformation, Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems

高谷 光,長坂 将成(2023)
放射光計測の高度化学利用:軟X線で拓く物質・材料科学, 分子研UVSOR極端紫外光研究施設40周年記念行事 記念講演会

F. Aida, H. Takaya(2023)
Multimetal-Catalyzed One-Stop Chain Transfer Oligomerization of Ethylene/Propylene for Synthetic Lubricants, International Symposium on Catalysis and Fine Chemicals 2023 (C&FC2023)

吉田亮(2023)
機械学習による物質の予測・理解・発見, Symposium on Computational Disease Systems Biology

Ryo Yoshida(2023)
Beyond Data Limits: Innovations in Data-Driven Materials Science, The 27th SANKEN International Symposium

高谷光(2023)
先端放射光計測と量子化学計算のインタープレイに立脚した物質創製・循環化学, 筑波大学エネルギー物質科学研究センター 物質科学・学術融
合セミナー

高谷 光(2023)
文化財と放射光科学, 第3回茨城大学KEK DAY「量子線科学講座_量子の目でモノを見る」

林慶浩(2023)
物性自動計算システムRadonPyとSim2Real転移学習を基盤としたデータ駆動型高分子材料研究, 統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター感謝祭「SIM2REALマテリアルズインフォマティクス」

吉田亮(2023)
マテリアルズインフォマティクスによる未踏物質空間の開拓, 統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター感謝祭「SIM2REALマテリアルズインフォマティクス」

吉田亮(2023)
データ駆動型材料研究の諸問題:限られたデータの壁を乗り越える, 日本化学会第104春季年会 (2024)

吉田亮(2023)
マテリアルズインフォマティクスの基礎:機械学習による材料の予測・理解・発見, 日本化学会第104春季年会 (2024)

吉田亮(2023)
機械学習による準結晶の予測・理解・発見, 日本物理学会 2024年春季大会

林慶浩(2023)
自動分子シミュレーションによる高分子物性データプラットフォームの産学共創, 日本化学会第104春季年会 (2024)

吉田亮(2023)
高分子物性自動計算によるデータ創出とデータ駆動型材料研究の実践, 文部科学省スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム 「物理-化学連携による持続的成長に向けた高機能・長寿命材料の探索・制御」「燃料電池触媒層の物質輸送機構解明に向けたマルチスケール計算技術構築とその活用」合同公開シンポジウム(成果報告会)

吉田亮(2023)
産学連携による高分子計算物性データベースの共創とマテリアルズインフォマティクスの実践, 高分子学会 高分子表面研究会「マテリアルズインフォマティクスと計算化学を用いた表面・界面設計」

報道

Asia Research News(2023)Tailor-made molecules

日経ロボティクス(2023) Sexy Technology「統数研が誤差最小の転移学習手法」

ワークショップ

第104日本化学会 CIPシンポジウム「インフォマティクス基礎:今日から始めるデータ駆動型化学合成」
(2023年3月18日、日本大学船橋キャンパス(第104日本化学会会場)、観客約130名)

ものづくりデータ科学研究センター感謝祭「SIM2REALマテリアルズインフォマティクス」
(2023年3月28日、一橋講堂、観客176名)