Nagoya University · Institute of Materials and Systems for Sustainability

Research keywordsdiffusion models・crystal structure prediction・graph neural networks・computational chemistry・molecular dynamics・materials informatics

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• Quantifying the Ease of Reproducing Training Data in Unconditional Diffusion Models2025 · 1st Workshop on Preparing Good Data for Generative AI: Challenges and Approaches (Good-Data) 2025年3月
• Crystal Structure Generation Using a Diffusion Model Conditioned on X-Ray Diffusion Intensities Without Label Learning2025 · 4th Annual AAAI Workshop on AI to Accelerate Science and Engineering (AI2ASE) 2025年3月
• Learning organo-transition metal catalyzed reactions by graph neural networks2024 · JOURNAL OF COMPUTATIONAL CHEMISTRY 45 巻 ( 6 ) 頁： 341 - 351 2024年3月
• Molecules with a TEMPO-based head group as high-performance organic friction modifiers2023 · FRICTION 11 巻 ( 2 ) 頁： 316 - 332 2023年2月

• グラフニューラルネットワークによる有機遷移金属反応の機械学習2027 · 研究課題/研究課題番号： 21K12027 2021年4月 - 2024年3月
• 大規模分子シミュレーション・先端計測・化学合成による有機摩擦調整剤の精密分子設計2021 · 研究課題/研究課題番号： 21H01238 2021年4月 - 2024年3月
• 太陽電池における光電変換の基礎過程の研究と変換効率最適化・長寿命化にむけた大規模数値計算2014 · 2014年4月 - 2015年3月
• GRAPE型専用計算機による量子化学2006 · 2006年4月 - 2008年3月

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