Ichigaku Takigawa 研究室
主宰者:Ichigaku Takigawa
北海道大学
兼任:理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Ichigaku Takigawa研究室では、機械学習を活用した物質・材料の発見と設計に取り組んでいます。具体的には、触媒開発において、従来の試行錯誤的なアプローチを超え、コンピュータの予測と実験を繰り返す自動化システムを構築しています。メタン燃焼、二酸化炭素の有効利用、環境汚染物質の分解など、エネルギーや環境の課題に関わる化学反応に対して、複数の元素を組み合わせた新しい触媒を効率的に探索し、従来の触媒性能を上回る材料を数多く発見しています。
また、画像解析と機械学習を組み合わせた手法にも力を入れています。透過型電子顕微鏡で観察した低線量の画像から高品質な画像を復元したり、粉末試料の写真から物質の組成や特性を予測したり、医療分野では患者の動画から疾患の進行状況を評価するなど、多様な応用に取り組んでいます。さらに、グラフニューラルネットワークなどの先進的なコンピュータモデルを用いて、細胞の自己組織化や複雑な化学反応のシミュレーションも行っています。これらの研究を通じて、情報技術が化学や生物、医学といった様々な分野でいかに現象の理解や新しい発見に貢献できるかを探究しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(27 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.6c01560
- DOI: https://doi.org/10.26434/chemrxiv.15001116/v1
- DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbaf631.030
- DOI: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-t3d0t
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.5c09727
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.orglett.5c02270
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09269-4
- DOI: https://doi.org/10.1145/3715275.3732012
- DOI: https://doi.org/10.1021/acscatal.5c06074
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- DOI: https://doi.org/10.1093/micmic/ozad142
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dam.2024.10.003
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsaenm.4c00417
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsbiomaterials.3c01888
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.3c01882
- [2023] Gait video-based prediction of unified Parkinson’s disease rating scale score: a retrospective studyDOI: https://doi.org/10.1186/s12883-023-03385-2
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-41341-3
- DOI: https://doi.org/10.1246/cl.210645
- DOI: https://doi.org/10.3389/fchem.2022.818230
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.111078
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0063715
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05502-6
- DOI: https://doi.org/10.1002/cctc.202100495
- DOI: https://doi.org/10.1017/s1431927621013799
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