Masayuki Karasuyama 研究室

主宰者：Masayuki Karasuyama
名古屋工業大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習と情報学的手法を用いて、材料や物質の性質を予測・最適化し、新しい機能材料を効率的に探索することを目指しています。特にリチウムイオン電池の固体電解質や非線形光学結晶などの候補材料に対して、組成情報のみから熱力学的な安定性を判定したり、イオン伝導性を予測したりするモデルを開発しています。また因果推論の手法を用いて、材料の組成や構造と物性の間にある因果関係を解明する研究も行っています。 材料探索の効率化に向けて、ベイズ最適化などの機械学習的アプローチも積極的に活用しています。複数段階の実験プロセスを対象とした最適化や、少量の実験データを有効活用するための転移学習の導入、さらには複数の評価基準を同時に満たす解を探索するなど、様々な実験状況に対応した最適化手法を開発しています。これらの手法は、材料の計算機シミュレーション結果の予測や、深層学習による電池の電圧特性予測など、多分野の材料開発に応用されています。 さらに本研究室は、医療分野にも機械学習を応用しており、間質性肺疾患の患者の長期臨床データから急性悪化や死亡リスクを予測するモデルの開発も進めています。複雑で多様な要因を扱う実世界の問題に対して、データ駆動型のアプローチで解明と最適化を行う、応用的かつ基礎的な研究が展開されています。

※ 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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