研究者
J-GLOBAL ID：201801001795550806   更新日: 2024年11月21日

畠山 歓

ハタケヤマ カン | Hatakeyama Kan
所属機関・部署：
東京科学大学 物質理工学院

東京科学大学 物質理工学院 について


職名： 助教
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：
  • 特定国立研究開発法人理化学研究所  客員研究員
研究分野 (1件)： 高分子化学
研究キーワード (6件)： リチウムイオン電池 ,  有機電気化学 ,  有機エレクトロニクス ,  マテリアルズ・インフォマティクス ,  機能性高分子 ,  高分子化学
競争的資金等の研究課題 (22件)：
  • 2022 - 2029 プロセスに強いMIの創出と複合機能材料での実践
  • 2023 - 2025 量子ゲートコンピュータと機械学習を活用した材料物性の外挿予測
  • 2021 - 2025 教師無し深層学習による革新有機材料の自動探索
  • 2022 - 2024 特異的作用場としての芳香族高分子による塩の非晶・超イオン伝導化
  • 2023 - 高分子との界面相互作用に基づく金属塩の非晶相化と全固体リチウム電池への展開
全件表示
論文 (58件)：
  • Naoki Yamane, Kan Hatakeyama-Sato, Yuma Iwasaki, Yasuhiko Igarashi. Extraction of physicochemical laws by symbolic regression using a Bayesian information criterion. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2024. 4. 1. 2420658
  • Takuto Ootahara, Kan Hatakeyama-Sato, Morgan L. Thomas, Yuko Takeoka, Masahiro Rikukawa, Masahiro Yoshizawa-Fujita. Efficient Exploration of Highly Conductive Pyrrolidinium-Based Ionic Plastic Crystals Using Materials Informatics. ACS Applied Electronic Materials. 2024
  • Shinsuke Maekawa, Takehiro Seshimo, Takahiro Dazai, Kazufumi Sato, Kan Hatakeyama-Sato, Yuta Nabae, Teruaki Hayakawa. Chemically tailored block copolymers for highly reliable sub-10-nm patterns by directed self-assembly. Nature Communications. 2024. 15. 1
  • Kan Hatakeyama-Sato, Hiroki Ishikawa, Shinya Takaishi, Yasuhiko Igarashi, Yuta Nabae, Teruaki Hayakawa. Semiautomated experiment with a robotic system and data generation by foundation models for synthesis of polyamic acid particles. Polymer Journal. 2024
  • Yuta Miyamori, Yuta Nabae, Kan Hatakeyama-Sato, Teruaki Hayakawa. Expanding the Formation Region of Double Gyroid Structures from ABC Triblock Terpolymers by Solution Casting. Journal of Photopolymer Science and Technology. 2024. 37. 2. 157-165
もっと見る
MISC (12件)：
  • 畠山 歓. 有機材料分野における データ科学の新手法と展望ー最近注目されているデータ手法の現状と将来ー. 化学と工業. 2023. 76. 6. 380
  • 畠山 歓, 柏川 貴弘, 木村 浩一. 機能性有機材料の探索のための機械学習とデジタルアニーラの活用事例. オペレーションズ・リサーチ学会. 2022. 67. 6. 305
  • Kan Hatakeyama-Sato, Yasuhiko Igarashi, Takahiro Kashikawa, Koichi Kimura, Kenichi Oyaizu. Quantum circuit learning to predict experimental chemical properties. ChemRxiv. 2022. 2. 1. 165-176
  • Kan Hatakeyama-Sato, Hiroki Adachi, Momoka Umeki, Takahiro Kashikawa, Koichi Kimura, Kenichi Oyaizu. Automated design of Li+-conducting polymer by quantum-inspired annealing. 2022
  • Kan Hatakeyama-Sato, Momoka Umeki, Hiroki Adachi, Naoaki Kuwata, Gen Hasegawa, Kenichi Oyaizu. Exploration of organic superionic glassy conductors by process and materials informatics with lossless graph database. 2022
もっと見る
特許 (3件)：
書籍 (4件)：
  • 大規模言語モデルは化学者になれるか?
    化学 2024年5月号 2024
  • 大規模言語モデルで化学と戯れる
    現代化学2024年4月号 2024
  • マテリアルズインフォマティクス・量子コンピュータおよび自然言語処理と自律型実験システムを活用した次世代材料開発
    2023
  • 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法「電子ノートによるAI自動解析システムの構築と実験の効率・自動化への展望」
    tech.seminar 2023
講演・口頭発表等 (60件)：
  • 日常的な材料実験を補助するための生成AIとラボオートメーション
    (MATERIALS INFORMATICS CONFERENCE 2024 (mi6) 2024)
  • 大規模言語モデルと自動合成装置を活用したポリアミド酸微粒子の合成
    (第73回高分子討論会 2024)
  • 日本語で思考可能な大規模言語モデルの開発と実験研究への展開可能性
    (第85回応用物理学会秋季学術講演会 2024)
  • 大規模言語モデルは何処まで研究に使えそうか?-GPT-4とオープンモデルの最近の動向-
    (第85回応用物理学会秋季学術講演会 ランチョンセミナー 2024)
  • 自動化学実験で大規模言語モデルを活用するにあたっての現状と展望
    (2024年度分子研異分野技術交流セミナー(第4回) ~ 機械学習の材料開発への応用 ~ 2024)
もっと見る
Works (1件)：
  • Github
学歴 (4件)：
  • 2015 - 2018 早稲田大学 先進理工学研究科 先進理工学専攻
  • 2013 - 2015 早稲田大学 先進理工学研究科 応用化学専攻
  • 2009 - 2013 早稲田大学 先進理工学部 応用化学科
  • - 2009 早稲田大学 高等学院
学位 (1件)：
  • 博士(工学)
経歴 (6件)：
  • 2024/10 - 現在 特定国立研究開発法人理化学研究所 客員研究員
  • 2023/04 - 現在 東京工業大学 物質理工学院 助教
  • 2018/04 - 2023/03 早稲田大学 応用化学科 講師(任期付)
  • 2015/04 - 2018/03 独立行政法人日本学術振興会 特別研究員DC1
  • 2017/01 - 2017/03 テキサスA&M大学 Lutkenhaus' group 訪問研究員
全件表示
委員歴 (2件)：
  • 2024/04 - 現在 高分子学会 高分子計算機科学研究会 研究会運営委員
  • 2018/04 - 現在 高分子学会 関東若手研究会 世話人
受賞 (12件)：
  • 2022/09 - 里見奨学会 里見賞 量子ゲート型コンピュータを用いた機械学習と有機機能材料の物性予測
  • 2022/03 - 公益社団法人 高分子学会 高分子研究奨励賞 インフォマティクスを活用した機能性高分子の設計と電荷貯蔵デバイスでの実証
  • 2021/09 - 里見奨学会 里見賞 量子機械学習による実践材料探索に向けた基礎学理の究明
  • 2021/03 - 早稲田大学 理工学術院総合研究所 若手研究者奨励賞
  • 2020/09 - 里見奨学会 里見賞 実験者の暗黙知を織り込んだ機械学習に基づく機能性有機材料の効率探索
全件表示
所属学会 (3件)：
人工知能学会 ,  高分子学会 ,  日本化学会
※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。 登録・更新については、こちらをご覧ください。

前のページに戻る

TOP

BOTTOM