Biography

最適化された材料を得るには、地道な合成実験による試行錯誤によって材料の原子位置をコントロールしなければなりません。その試行錯誤が人間の手に余る場合、計算機化学や機械学習の様々な手法、近年ではマテリアルズ・インフォマティクスと呼ばれるアプローチが有効なことがあります。確立したガイドラインのなかった合成実験を合理化し、実験により特異な原子位置、組成をもった材料を結晶化することに取り組んでいます。

特に、ゼオライトと呼ばれる多孔質結晶性材料のインフォマティクスに注目してきました。

マテリアルズ・インフォマティクスの嚆矢となったMaterials Genome Initiativeの総本山、バークレーのThe Materials Projectでの研究ののち、東京大学で 実験、理論計算、機械学習、データサイエンスを駆使して結晶性材料合成の統合的な研究を行っています。