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清原 慎  Kiyohara Shin

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 20971881
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 東北大学, 金属材料研究所, 講師
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2025年度: 東北大学, 金属材料研究所, 講師
2023年度: 東北大学, 金属材料研究所, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分26020:無機材料および物性関連 / 小区分36010:無機物質および無機材料化学関連
研究代表者以外
小区分26010:金属材料物性関連
キーワード
研究代表者
マテリアルズインフォマティクス / ニューラルネットワーク / 機械学習 / ベイズ最適化 / 第一原理計算
研究代表者以外
機械学習 / 計算材料データベース / 点欠陥
  • 研究課題

    (3件)
  • 研究成果

    (2件)
  • 共同研究者

    (2人)
  •  ユニバーサルな点欠陥形成エネルギーの高精度予測と材料探索への応用

    • 研究代表者
      熊谷 悠
    • 研究期間 (年度)
      2025 – 2027
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分26010:金属材料物性関連
    • 研究機関
      東北大学
  •  ディープラーニングとガウス過程を融合したベイズ最適化による材料探索手法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      清原 慎
    • 研究期間 (年度)
      2025 – 2026
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分26020:無機材料および物性関連
    • 研究機関
      東北大学
  •  機械学習に基づいた電荷密度予測手法の構築研究代表者

    • 研究代表者
      清原 慎
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2024
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分36010:無機物質および無機材料化学関連
    • 研究機関
      東北大学

すべて 2024

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Band Alignment of Oxides by Learnable Structural-Descriptor-Aided Neural Network and Transfer Learning2024

    • 著者名/発表者名
      Kiyohara Shin、Hinuma Yoyo、Oba Fumiyasu
    • 雑誌名

      Journal of the American Chemical Society

      巻: 146 号: 14 ページ: 9697-9708

    • DOI

      10.1021/jacs.3c13574

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K13811, KAKENHI-PROJECT-20H00302
  • [学会発表] MgO中の転位すべりに関する第一原理計算2024

    • 著者名/発表者名
      清原慎、都留智仁、熊谷悠
    • 学会等名
      2024年年会 公益社団法人日本セラミックス協会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K13811
  • 1.  熊谷 悠 (00722464)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  松崎 功佑 (40571500)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件

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