招待講演

  1. 第一原理計算と機械学習を用いた無機材料のモデリングとその応用, 分子研研究会「イオン液体インフォマティクスの発展にむけて」 2023/9/13

  2. 機械学習ポテンシャルリポジトリの構築とその応用, 第194回電子セラミック・プロセス研究会, 2023/6/24.

  3. Polynomial Machine Learning Potentials and Crystal Structure Optimization Using Machine Learning, MMM10 (Baltimore), 2022/10/6.

  4. 第一原理計算と機械学習を用いた原子間相互作用のモデリングと結晶構造探索, 日本セラミックス協会 第35回秋季シンポジウム 2022/9/15.

  5. 第一原理計算と機械学習を活用した原子間相互作用のモデリングと結晶構造探索, MRM Forum 2021 tutorial, 2021/12/12.

  6. 第一原理計算と機械学習を活用した原子間相互作用のモデリングと結晶構造探索, 固体物理セミナー(大阪大学), 2021/12/9.

  7. 第一原理計算と機械学習を用いた原子間相互作用のモデリングと結晶構造探索, 固体化学フォーラム, 2021/6/22.

  8. 第一原理計算と機械学習による原子間ポテンシャルおよび結晶構造探索, 日本セラミックス協会 第33回秋季シンポジウム 2020/9/2.

  9. 機械学習による原子間ポテンシャルおよび結晶構造探索, レア・イベントの計算科学 第3回ワークショップ 2019/12/8.

  10. 第一原理計算・統計力学計算・機械学習による材料物性予測, 固体イオニクス討論会 2019/9/1.

  11. Group-theoretical high-order rotational invariants: Application to linearized machine learning interatomic potential, ICMAT 2019, Singapore, 2019/6/27.

  12. 材料科学データにおける機械学習の応用，日本物理学会共催シンポジウム　2018/3/25.

  13. 機械学習による合理的な新規化合物予測技術の構築, MaDISシンポジウム 2018/2/14.

  14. Linearized machine learning interatomic potentials for metals and recommender system for the discovery of unknown materials, Total Energy and Force Methods Workshop 2018 (Cambridge) 2018/1/9-2018/1/11.

  15. 材料科学データにおける機械学習の応用, 触媒学会コンピュータの利用研究会セミナー 2017/11/24.

  16. 機械学習を用いた新規材料探索, ポスト新機能物質開発のための戦略会議 2017/11/14.

  17. Applications of machine learning to materials data, IPAM workshop: Optimization and Optimal Control for Complex Energy and Property Landscapes (Los Angeles), 2017/10/4.

  18. 新規無機化合物組成予測のための推薦システム, 新機能デバイス・高性能材料のための産官学連携フォーラム第３回会合　2017/9/11.

  19. 新規無機化合物組成予測のための推薦システム, MI2I, 第3回統合型材料開発・情報基盤研究交流会 2017/6/6.

  20. 材料科学データに対する機械学習手法の応用, 加工プロセスによる材料新機能発現 第176委員会 第33回研究会　2017/4/20.

  21. 材料科学データに対する機械学習手法の応用, 情報・データ科学との連携・融合による物性物理・量子化学の新展開, 2017/3/22.

  22. 材料科学データに対する機械学習の応用, 金属学会シンポジウム「データサイエンスと材料研究開発」, 2017/1/20.

  23. Applications of Machine Learning Techniques to First-principles Data, ENGE2016 (Jeju), 2016/11/7.

  24. 第一原理計算と機械学習手法を使った材料物性予測, 第26回格子欠陥フォーラム　「格子欠陥材料のマルチスケール計算科学」, 2016/9/8.

  25. 情報科学と材料科学の連携, さきがけ新分野開拓セミナー「ＩＣＴとの協創」, 2016/2/25.

  26. First-principles interatomic potentials via compressed sensing, TMS 2016, 2016/2/18.

  27. 第一原理計算と圧縮センシングによる高精度原子間ポテンシャルの構築, 第6回計算統計物理学研究会, 名古屋大学，2015/11/21.

  28. First-principles interatomic potentials via compressed sensing, The 18th Asian Workshop on First-Principles Electronic Structure Calculations, 2015/11/10.

  29. 第一原理計算に基づいた材料科学における機械学習の応用, 第20回IBISML研究会, 2015年3月．

  30. Prediction of physical properties using systematic density functional theory calculations and machine learning techniques, Topological Data Analysis on Materials Science, 2015年2月．

  31. Efficient material exploration based on systematic density-functional calculations and machine learning techniques, 23rd MRS-J Annual Meeting, 2013年12月．

  32. クラスター展開法による第一原理熱力学, 計算材料科学と数学の協働によるスマート材料デザイン手法の探索, 2013年3月．

  33. クラスター展開法に基づいた第一原理熱力学計算, 物性物理学の視点からの二次電池研究, 2012年10月．

  34. クラスター展開法に基づいた第一原理熱力学計算, 計算材料科学のフロンティア勉強会, 2012年3月．

  35. 第一原理計算を用いた材料設計技術の開発, 特定領域研究「ナノ機能元素の材料科学」第４回若手の会，2011年9月．

  36. Cluster expansion method based on optimal selection of structures for density-functional theory calculations, MRS-IMRC Mexico 2010, 2010年8月.

  37. Prediction of structures and order-disorder phase transitions of spinel oxides, MS&T 09, 2009年10月.

  38. 第一原理熱力学計算による酸化物の構造と相安定性, 日本セラミックス協会 秋季シンポジウム，2007年9月．