Hieu‐Chi Dam 研究室

主宰者：Hieu‐Chi Dam
東北大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑な材料の構造と性質の関係を解明するため、機械学習と先端計測を融合させた研究を展開しています。特に、永久磁石や触媒など機能性材料の発見と最適化を対象としており、第一原理計算による構造情報と深層学習を組み合わせることで、従来の試行錯誤的なアプローチでは得られない体系的な知見を得ることを目指しています。結晶構造データをテキスト記述に変換して大規模言語モデルで解析する手法や、注意機構を備えた深層学習により構造と性質の関係を解釈可能な形で抽出する取り組みが特徴です。 また、放射光施設での高度な計測技術と機械学習の組み合わせにより、ナノ～ミクロンスケールでの動的な材料変化を可視化する研究も進めています。コヒーレント X 線回折イメージングと位相回復処理に深層学習を応用し、材料の析出や相転移などの時空間変化をリアルタイムで観察するプラットフォームを開発しました。これらの手法を合成硫化物や合金の相変化などに適用し、機械学習によるデータ解析で材料の反応メカニズムを明らかにする研究を進めています。さらに、推薦システムや強化学習を活用した触媒発見支援システムも開発し、データが限定的な状況での効率的な材料スクリーニングを実現しています。

※ 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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