研究発表
清原慎,
“マテリアルズインフォマティクスを用いた格子欠陥の構造・物性予測および解析手法の開発"
日本金属学会2024年秋期講演大会@大阪大学豊中キャンパス, 9/18-20, 口頭(受賞講演)
宮本伊武己, 清原慎, べ ソンミン, 熊谷悠
“Si 粒界中の不純物水素の挙動に関する第一原理計算"
日本金属学会2024年秋期講演大会@大阪大学豊中キャンパス, 9/18-20, 口頭
澁井千沙, 清原慎, 熊谷悠
“機械学習を用いた帯電した酸素空孔形成エネルギー予測"
日本金属学会2024年秋期講演大会@大阪大学豊中キャンパス, 9/18-20, 口頭
熊谷悠
“欠陥形成エネルギーの高精度計算と機械学習による予測"
日本セラミック協会第37回秋季シンポジウム@名古屋大学東山キャンパス, 9/10-12, 招待講演
Soungmin Bae
“Small polaron formations in chemical doping of MoS2 revealed from first principles"
Gordon Research Conference@Boston in USA, Defects, from Fundamental Properties to Designed Functionalities, 8/4-9, ポスター
Yu Kumagai
“Insights on Point Defect Energetics in Non-Metallic Solids under Periodic Boundary Conditions"
Gordon Research Conference@Boston in USA, Defects, from Fundamental Properties to Designed Functionalities, 8/4-9, 招待講演
Yu Kumagai
“High-throughput calculations on oxygen vacancies and their applications"
10th International Congress on Ceramics@Montreal in Canada, 7/14-18, 招待講演
Yu Kumagai
“High-accuracy calculation of point defects inside non-metallic materials and its applications"
ECAPD2024@Trondheim in Kingdom of Norway, 6/17-19, 招待講演
滝川敦之, 清原慎，熊谷悠
“パーシステントホモロジー解析を用いた結晶構造解析"
第146回東北大学金属材料研究所講演会@金属材料研究所, 5/28, ポスター
太田日向，澁井千沙，清原慎，熊谷悠
“汎用的機械学習ポテンシャルを用いた酸素空孔形成エネルギーの予測"
第146回東北大学金属材料研究所講演会@金属材料研究所, 5/28, ポスター
葛城瑠音，澁井千沙，清原慎，熊谷悠
“Deep Kernel Learningを用いたベイズ最適化による材料探索手法の構築"
第146回東北大学金属材料研究所講演会@金属材料研究所, 5/28, ポスター
宮本伊武己, 清原慎,
べ ソンミン, 熊谷悠
“Si粒界中の不純物水素の挙動に関する第一原理計算"
第146回東北大学金属材料研究所講演会@金属材料研究所, 5/28, ポスター
清原慎, 都留智仁, 熊谷悠
“MgO 中の転位すべりに関する第一原理計算"
日本セラミック協会2024年年会@熊本大学黒髪キャンパス, 3/14-17, 口頭
宮本伊武己, べ ソンミン, 清原慎, 熊谷悠
“二次元 MoS2の不純物に関する第一原理計算"
日本セラミック協会2024年年会@熊本大学黒髪キャンパス, 3/14-17, 口頭
澁井千沙, 清原慎, 熊谷悠
“結晶グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた酸素空孔形成エネルギーの予測"
日本セラミック協会2024年年会@熊本大学黒髪キャンパス, 3/14-17, 口頭
宮本伊武己, べ ソンミン, 清原慎, 熊谷悠
“二次元MoS2の不純物に関する第一原理計算"
第145回東北大学金属材料研究所講演会@金属材料研究所, 12/6, ポスター
澁井千沙, 清原慎, 熊谷悠
“結晶グラフニューラルネットワークを用いた酸素空孔形成エネルギーの予測"
第145回東北大学金属材料研究所講演会@金属材料研究所, 12/6, ポスター
Shin Kiyohara, David Mora-Fonz, Alexander Shluger, Yu Kumagai, and Fumiyasu Oba
“Analysis of Atomic and Electronic Structures of Neutral Oxygen Vacancies in Amorphous SnO2 by First-Principles Calculation and Machine Learning"
IUMRS-ICYRAM 2022, 8/3-6, Oral