経歴

• 准教授 — 東京大学大学院工学系研究科 総合研究機構 / 化学システム工学専攻 (2026–現在)
• 助教 / 東京大学卓越研究員 — 東京大学大学院工学系研究科 化学システム工学専攻 中山研究室 (2021–2026)
  • 理論計算とデータ科学を駆使した材料の統合的な研究
• 日本学術振興会 海外特別研究員 — カリフォルニア大学バークレー校 (2019)
  • オンラインデータベース Materials Project の開発
• 日本学術振興会 特別研究員 (DC1) — 東京大学 大久保・脇原研究室 (2016–2019)
  • コンピュータ支援によるゼオライト合成

受賞

• 化学工学会賞 研究奨励賞 — 化学工学会 (2024)
• 若手優秀講演賞 — 日本ゼオライト学会 (2021)
• 東京大学総長賞 — 東京大学 (2019)
• 工学系研究科長賞 — 東京大学大学院工学系研究科 (2019)
• 育志賞 — 日本学術振興会 (2019)
• 若手優秀講演賞 — 日本ゼオライト学会 (2018)
• 工学系研究科長賞 — 東京大学大学院工学系研究科 (2016)
• ベストプレゼンテーション賞 — 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻 (2016)
• 工学部長賞 — 東京大学工学部化学システム工学科 (2014)

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。