研究者
J-GLOBAL ID:202001009621608227   更新日: 2024年04月22日

熊谷 将也

クマガイ マサヤ | Kumagai Masaya
所属機関・部署:
職名: 研究員
その他の所属(所属・部署名・職名) (2件):
  • 京都大学  複合原子力科学研究所附属安全原子力システム研究センター   特定助教
  • 特定国立研究開発法人理化学研究所  革新知能統合研究センター   客員研究員
ホームページURL (1件): https://kumagallium.github.io/
研究分野 (1件): 無機材料、物性
研究キーワード (5件): 機械学習 ,  研究データ ,  データベース ,  マテリアルズインフォマティクス ,  熱電材料
競争的資金等の研究課題 (3件):
  • 2022 - 2025 大規模な実験的物性データを用いた結晶構造と物性との関係性解明
  • 2020 - 2022 実験プロセスや試料構造の影響を考慮して物性値を予測する次世代MIの開発
  • 2015 - 2017 新規Al系熱電材料の創製および熱電特性の評価
論文 (21件):
  • Suguru Iwasaki, Mihiro Hoshino, Haruhiko Morito, Masaya Kumagai, Yukari Katsura, Junji Nishii, Masaya Fujioka. Effect of intergranular connectivity of NaAlB14 on Na+ extraction. Solid State Sciences. 2023. 144. 107308-107308
  • Sora at Tanusilp, Masaya Kumagai, Yuji Ohishi, Manabu Ishimaru, Naoki Sadayori, Ken Kurosaki. Planar defects-induced low thermal conductivity in a superhard material SiB6. Journal of Alloys and Compounds. 2023. 939
  • Best thermoelectric efficiency of ever-explored materials. iScience. 2023. 26. 4. 106494-106494
  • Masaya Fujioka, Mihiro Hoshino, Suguru Iwasaki, Haruhiko Morito, Masaya Kumagai, Yukari Katsura, Khurelbaatar Zagarzusem, Madoka Ono, Junji Nishii. High-Pressure Diffusion Control: Na Extraction from NaAlB14. Chemistry of Materials. 2023. 35. 7. 3008-3014
  • Masaya Kumagai, Yuki Ando, Atsumi Tanaka, Koji Tsuda, Yukari Katsura, Ken Kurosaki. Effects of data bias on machine-learning-based material discovery using experimental property data. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2022. 2. 1. 302-309
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MISC (7件):
  • 星野海大, 岩崎秀, 森戸春彦, 熊谷将也, 桂ゆかり, MELBERT Jeem, 小野円佳, 西井準治, 藤岡正弥. 多結晶NaAlB14におけるPt成膜を利用したNa除去. 日本金属学会講演大会(Web). 2022. 171st
  • 熊谷将也. 実験値Materials Informaticsの実現に向けたWebシステム開発・機械学習応用とその経緯. 日本熱電学会誌. 2020. 16. 3. 162-164
  • 熊谷 将也. 実験データ収集 Web システム Starrydata の開発と 機械学習を利用した熱電材料の探索・設計. 日本熱電学会誌. 2019. 16. 2. 93-95
  • 熊谷 将也, 松本 亮介. 侵入検知システムのためのグラフ構造に基づいた機械学習および可視化 (技術と社会・倫理). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2019. 118. 480. 357-363
  • 熊谷 将也, 松本 亮介. 疎構造学習およびグラフ畳み込みニューラルネットワークによる異常検知. 第81回全国大会講演論文集. 2019. 2019. 1. 31-32
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Works (2件):
  • E4M : Elements for Materials
    2020 - 現在
  • Starrydata
    熊谷 将也 2018 - 現在
学歴 (4件):
  • 2014 - 2017 大阪大学 大学院工学研究科 環境・エネルギー工学専攻 博士課程
  • 2012 - 2014 大阪大学 大学院工学研究科 環境・エネルギー工学専攻 修士課程
  • 2010 - 2012 国立舞鶴工業高等専門学校 専攻科 電気・制御システム工学専攻
  • 2005 - 2010 国立舞鶴工業高等専門学校 電子制御工学科
学位 (3件):
  • 博士(工学) (大阪大学)
  • 修士(工学) (大阪大学)
  • 学士 (独立行政法人大学改革支援・学位授与機構)
経歴 (4件):
  • 2020/04 - 現在 京都大学 大学院エネルギー科学研究科 エネルギー社会・環境科学専攻 特定助教
  • 2017/06 - 現在 特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員
  • 2017/04 - 現在 さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 研究員
  • 2015/04 - 2017/03 日本学術振興会 特別研究員DC2
受賞 (2件):
  • 2019/09 - 一般社団法人日本熱電学会 優秀ポスター賞 大規模論文データの機械学習による実験的熱電特性の予測
  • 2019/06 - The International Thermoelectric Society (ITS) Poster Award Thermoelectric Material Design by Materials Informatics using Enormous Experimental Data on Starrydata
所属学会 (5件):
Materials Research Society (MRS) ,  日本金属学会 ,  応用物理学会 ,  情報処理学会 ,  日本熱電学会
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