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草場 穫  Kusaba Minoru

研究者番号 50965803
その他のID
  • ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-3979-2901
所属 (現在) 2025年度: 核融合科学研究所, その他部局等, 特任助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2023年度: 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 特任研究員
2022年度: 統計数理研究所, ものづくりデータ科学研究センター, 特任研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
キーワード
研究代表者
機械学習 / 計算機による材料探索 / 距離学習 / 計算による新規材料発見 / マテリアルズインフォマティクス / 元素置換 / Heterogeneous距離学習 / 結晶構造予測
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (3件)
  •  Heterogeneous metric learning に基づく結晶構造予測研究代表者

    • 研究代表者
      草場 穫
    • 研究期間 (年度)
      2022 – 2024
    • 研究種目
      研究活動スタート支援
    • 審査区分
      1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
    • 研究機関
      統計数理研究所

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Representation of materials by kernel mean embedding2023

    • 著者名/発表者名
      Kusaba Minoru、Hayashi Yoshihiro、Liu Chang、Wakiuchi Araki、Yoshida Ryo
    • 雑誌名

      Physical Review B

      巻: 108 号: 13 ページ: 134107-134107

    • DOI

      10.1103/physrevb.108.134107

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-22K21292, KAKENHI-PROJECT-22K11949, KAKENHI-PLANNED-19H05820, KAKENHI-PROJECT-19H01132
  • [学会発表] Heterogeneous metric learning に基づく結晶構造予測2024

    • 著者名/発表者名
      草場穫 , 劉暢 , 吉田亮
    • 学会等名
      日本化学会第104春季年会(2024)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-22K21292
  • [学会発表] Heterogeneous metric learning に基づく結晶構造予測2023

    • 著者名/発表者名
      草場穫 , 劉暢 , 吉田亮
    • 学会等名
      第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-22K21292

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