研究者
J-GLOBAL ID:200901012158257706   更新日: 2020年09月01日

清野 淳司

セイノ ジュンジ | Seino Junji
所属機関・部署:
職名: 次席研究員(研究院講師)
その他の所属(所属・部署名・職名) (1件):
研究分野 (1件): 基礎物理化学
研究キーワード (2件): インフォマティクス ,  相対論的量子化学
競争的資金等の研究課題 (4件):
  • 2017 - 2022 量子化学と情報学との融合による次世代密度汎関数理論と均一系触媒における反応 予測システムの開発
  • 2012 - 2014 大規模相対論的量子化学計算手法の開発と新元素戦略への応用
  • 2011 - 電子情報のみを記述できる大規模・高精度・汎用的相対論的量子化学理論の開発
  • 2008 - 4成分Dirac-Coulomb方程式と厳密に等価な2成分相対論方程式の構築と重原子 化合物系の分子物性への応用
論文 (50件):
  • Fujinami Mikito, Kageyama Ryo, Seino Junji, Ikabata Yasuhiro, Nakai Hiromi. Orbital-free density functional theory calculation applying semi-local machine-learned kinetic energy density functional and kinetic potential. Chemical Physics Letters. 2020. in press
  • Fujinami Mikito, Seino Junji, Nakai Hiromi. Quantum Chemical Reaction Prediction Method Based on Machine Learning. Bulletin of the Chemical Society of Japan. 2020. in press
  • Hiromi Nakai, Junji Seino, Kairi Nakamura. Bond Energy Density Analysis Combined with Informatics Technique. The Journal of Physical Chemistry A. 2019. 123. 36. 7777-7784
  • Semi-local machine-learned kinetic energy density functional demonstrating smooth potential energy curves. Chemical Physics Letters. 2019. 734. 136732
  • Takuro Nudejima, Yasuhiro Ikabata, Junji Seino, Takeshi Yoshikawa, Hiromi Nakai. Machine-learned electron correlation model based on correlation energy density at complete basis set limit. The Journal of Chemical Physics. 2019. 151. 2. 024104
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MISC (9件):
  • 藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳. 量子化学的記述子を用いた反応予測手法の開発と予測に寄与する記述子の解析. 化学工業. 2019. 70. 31-37
  • 清野淳司. 相対論的量子化学における理論・計算手法の基礎. フロンティア(理論化学会). 2019. 4. 3-20
  • 藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳. 人工知能を用いた化学反応の予測と反応条件最適化. マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集(技術情報協会)、第8章. 2019. 379-384
  • 藤波 美起登, 清野 淳司, 中井 浩巳. 理論化学とインフォマティクスの融合による反応設計. 化学と工業. 2018. 71. 8
  • 清野 淳司, 中井 浩巳. インフォマティクスとの融合による理論化学研究. 化学工業. 2018. 69. 1. 53-58
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講演・口頭発表等 (12件):
  • 人工知能(AI)技術と電子状態情報を用いた化学反応予測および反応条件最適化
    (R&D支援センター講習会(2回目) 2020)
  • 相対論的量子化学における理論・計算手法の基礎
    (第9回量子化学スクール 2019)
  • Orbital-Free Density Functional Theory Calculation Combined with Semi-Local Machine-Learned Kinetic Energy Density Functional
    (The 2nd Global Forum on Advanced Materials and Technologies for Sustainable Development (GFMAT-2) 2019)
  • 人工知能(AI)技術と電子状態情報を用いた化学反応予測および反応条件最適化
    (R&D支援センター講習会 2019)
  • 相対論的量子化学における理論・計算手法の基礎
    (第8回量子化学スクール 2018)
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学歴 (3件):
  • 2007 - 2010 首都大学東京 分子物質化学専攻
  • 2005 - 2007 首都大学東京 化学専攻
  • 2000 - 2005 東京都立大学 化学科
学位 (1件):
  • 博士(理学) (首都大学東京)
経歴 (4件):
  • 2017/10 - 現在 科学技術振興機構 さきがけ研究者
  • 2015/04 - 現在 早稲田大学 理工学術院総合研究所 次席研究員(研究院講師)
  • 2012/04 - 2015/03 日本学術振興会 特別研究員(PD)
  • 2010/04 - 2012/03 早稲田大学 理工学術院 助手
委員歴 (3件):
  • 2020 - 現在 理論化学会 将来構想委員会 委員
  • 2016 - 第19回理論化学討論会 実行委員
  • 2011 - ISTCP-VII 組織委員会事務局
受賞 (4件):
  • 2016/03 - 日本化学会 優秀講演賞(学術)
  • 2015/05 - 日本コンピュータ化学会 吉田賞(論文賞)
  • 2010/09 - 分子科学会 優秀講演賞
  • 2007/09 - 日本化学会第1回関東支部大会 優秀ポスター賞
所属学会 (5件):
日本化学会情報化学部会 ,  日本コンピュータ化学会 ,  理論化学会 ,  分子科学会 ,  日本化学会
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