Publications

研究論文等（発行年月順）

  1. Naoya Chiba, Yuta Suzuki, Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Kotaro Saito, Kanta Ono Neural Structure Fields with Application to Crystal Structure Autoencoders. CoRR 10.48550/arXiv.2212.13120
  2. Yusaku Nakajima, Masashi Hamaya, Yuta Suzuki, Takafumi Hawai, Felix von Drigalski, Kazutoshi Tanaka, Yoshitaka Ushiku, Kanta Ono Robotic Powder Grinding with a Soft Jig for Laboratory Automation in Material Science. IROS 10.1109/IROS47612.2022. 9981081
  3. Atsushi Hashimoto, Taichi Nishimura, Yoshitaka Ushiku, Hirotaka Kameko, Shinsuke Mori Cross-modal Representation Learning for Understanding Manufacturing Procedure. HCI (11) 10.1007/978-3-031-06047- 2_4
  1.  イマドキノCV 限られたデータからの深層学習. CV最前線, Winter号, 共立出版, 2021.
  2.  木野日織、ダムヒョウチ、Orange Data Miningではじめるマテリアルズ・インフォマティクス，近代科学社, 2021.5刊行
  3.  マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例, ，技術情報協会，2021.7刊行

発表

  1. 長藤圭介「自律実験を用いた粉体成膜プロセスインフォマティクス～ベイズ最適化を用いた粉体乾燥プロセス探索の事例～」化学工学会シンポジウム「材料・プロセス開発とその改善における機械学習の役割と今後の展望」（2023/01/27）
  2. 一杉太郎「機械学習・ロボット・データを活用した電池材料研」電気化学会　電気化学セミナーD「最先端電池技術 2023」（2023/01/23）
  3. 一杉太郎「Machine learning and robots change the way of our research」東京大学 知の物理学研究センター講演（2023/01/17）
  1. 木村 武史、増田 彩花、原 浩之、秋池 良、召田 雅実、清水 亮太、一杉 太郎「自律合成システムを活用したCr28Si72薄膜の抵抗温度係数制御」第69回応用物理学会春季学術講演会 オンライン
  2. 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄 「機械学習を用いたTiNエピタキシャル成長のclosed-loop optimization」 第41回電⼦材料研究討論会 オンライン
  3. 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄 「TiNの有機金属分子線エピタキシー」 第82回 応用物理学会秋季学術講演会 オンライン
  1. 倉持 華子，C. Guguschev, 森　泰蔵, Mikk Lippmaa 「SrTiO3単結晶の結晶性の評」第 82 回応用物理学会 オンライン
  2. 柳生 進二郎 「平均絶対誤差による光電子収量分光スペクトル(PYS)の閾値推定」 応用物理学会 青山学院大学
  3. 柳生 進二郎 「多評価簡易自動測定装置の開発」 応用物理学会 Web

受賞情報

  1. 永井鴻平 「三浦賞」日本機械学会（2022年3月23日）
  2. 永井鴻平 「東京大学　工学系研究科長賞」東京大学大学院工学系研究科（2022年3月23日）
  3. 長藤圭介 「東京大学　工学系研究科長賞」東京大学大学院工学系研究科（2022年3月10日）

報道（プレス発表等）

  1. 「限定性・偏向性のあるデータから新材料を推薦するシステムを開発
    ― 証拠理論を用いたシステムを開発し、新規合金薄膜材料合成で実証 ―」物質・材料研究機構プレスリリース（2021年7月1日）
  2. 「熱電変換物質設計の新戦略 ~物質の特徴を決める電子状態パラメータのデータベースの構築と利活用~」テック・アイ技術情報研究所（2021年2月21日）
  3. 「電気抵抗法則　機械学習で発見」日刊工業新聞（2021年2月18日）
  1. ハカルスと東京工業大学 新素材探索の実験回数を従来の「半分以下」へ 脱炭素社会実現に向けた材料開発に貢献
  2. Collaborations of Researchers, AI and Robots
  3. AkaiKKRPythonUtil (AkaiKKR packageを用いて網羅計算を行う為のPython utility集)