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J-GLOBAL ID:202001020258203930   Update date: Aug. 28, 2024

Fujinami Mikito

フジナミ ミキト | Fujinami Mikito
Affiliation and department:
Job title: Junior Researcher
Research field  (2): Computational science ,  Basic physical chemistry
Research keywords  (4): Machine Learning ,  Cheminformatics ,  Computational Chemistry ,  Theoretical Chemistry
Research theme for competitive and other funds  (4):
  • 2024 - 2026 有機金属反応のためのインタラクティブな反応設計システムの開発
  • 2022 - 2024 有機金属錯体触媒に対する量子化学計算データベースの構築と物理化学的記述子の探索
  • 2020 - 2022 Development of Molecular Structure Search Method and Automated Parameter Construction Scheme Based on Machine Learning
  • 2018 - 2020 量子化学計算と機械学習を用いた均一系有機金属錯体反応の予測と反応支配因子の可視化
Papers (10):
  • Ryosuke Sasaki, Mikito Fujinami, Hiromi Nakai. Comprehensive image dataset for enhancing object detection in chemical experiments. Data in Brief. 2024
  • Masaya FUJIWARA, Mikito FUJINAMI, Mohamed S. H. SALEM, Shinobu TAKIZAWA, Hiromi NAKAI. Theoretical Study on the Relationship between Circular Dichroism and Circularly Polarized Luminescence in Oxaza[7]dehydrohelicene Derivatives. Journal of Computer Chemistry, Japan. 2024
  • Ryosuke SASAKI, Mikito FUJINAMI, Hiromi NAKAI. Construction of Image Datasets for Chemical Experiments and Numerical Assessment of Object Detection Methods. Journal of Computer Chemistry, Japan. 2022
  • Mikito Fujinami, Hiroki Maekawara, Ryota Isshiki, Junji Seino, Junichiro Yamaguchi, Hiromi Nakai. Solvent Selection Scheme Using Machine Learning Based on Physicochemical Description of Solvent Molecules: Application to Cyclic Organometallic Reaction. Bulletin of the Chemical Society of Japan. 2020. 93. 7. 841-845
  • Mikito Fujinami, Ryo Kageyama, Junji Seino, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai. Orbital-free density functional theory calculation applying semi-local machine-learned kinetic energy density functional and kinetic potential. Chemical Physics Letters. 2020. 748. 137358-137358
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MISC (19):
  • 藤波美起登. Pythonで学ぶ機械学習(12) ベイズ最適化. 現代化学. 2024. 636. 28-32
  • 藤波美起登. Pythonで学ぶ機械学習(11) 分子物性の予測. 現代化学. 2024. 635. 22-27
  • 藤波美起登. Pythonで学ぶ機械学習(10) 化学データベースの活用. 現代化学. 2024. 634. 43-47
  • 藤波美起登. Pythonで学ぶ機械学習(9) 分子の表現と記述子. 現代化学. 2023. 633. 48-53
  • 藤波美起登. Pythonで学ぶ機械学習(8) 学習の評価とチューニング. 現代化学. 2023. 632. 45-50
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Books (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 ISBN:9784861048548
  • フロー合成、連続生産のプロセス設計、条件設定と応用事例
    技術情報協会 2020 ISBN:9784861048203
  • 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 2019 ISBN:9784861047329
Lectures and oral presentations  (54):
  • 密度汎関数強束縛法を用いた色素増感太陽電池用有機色素のハイスループットスクリーニング
    (第18回分子科学討論会 2024)
  • 高い円偏光発光特性を有するoxaza[7]dehydrohelicene誘導体の機械学習を用いた探索(2):S1安定構造の計算と学習に基づく探索
    (日本コンピュータ化学会2024年春季年会 2024)
  • 量子化学計算と機械学習を用いたhelicene類似円偏光発光分子の探索
    (第26回理論化学討論会 2024)
  • Machine learning-assisted screening of organic molecules with high circular polarized luminescence property
    (International Joint Symposium 2023 on Synthetic Organic Chemistry ~ISDigiTOS-2, ICAMS-3, & CREST-OS-FRIR~ 2023)
  • 汎用原子レベルシミュレータMatlantisのフラグメント分子軌道法への適用
    (2023年日本コンピュータ化学会秋季年会 2023)
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Education (3):
  • 2017 - 2020 Waseda University Graduate School of Advanced Science and Engineering Department of Chemistry and Biochemistry
  • 2016 - 2017 Waseda University Graduate School of Advanced Science and Engineering Department of Chemistry and Biochemistry
  • 2012 - 2016 Waseda University School of Advanced Science and Engineering Department of Chemistry and Biochemistry
Professional career (1):
  • 博士(理学) (早稲田大学)
Work history (3):
  • 2023/04 - 現在 Waseda University Research Institute for Science and Engineering Junior Researcher
  • 2020/04 - 2023/03 Waseda University School of Advanced Science and Engineering Assisstant Professor
  • 2018/04 - 2020/03 Japan Society for the Promotion of Science JSPS Research Fellowship for Young Scientists DC2
Awards (6):
  • 2020/03 - 早稲田大学大学院先進理工学研究科 博士学位賞
  • 2018/10 - 第41回ケモインフォマティクス討論会 ポスター賞
  • 2016/12 - 第6回CSJ化学フェスタ2016 優秀ポスター発表賞
  • 2016/09 - 第39回ケモインフォマティクス討論会 最優秀講演賞(学生)
  • 2016/03 - 早稲田大学先進理工学部化学・生命化学科 卒業研究発表賞
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Association Membership(s) (4):
分子科学会 ,  理論化学会 ,  有機合成化学協会 ,  日本化学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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