椿真史 Tsubaki Masashi

研究者番号	80803874
所属 (現在)	2025年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2023年度 – 2025年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 2020年度 – 2022年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 2017年度 – 2018年度: 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員
審査区分/研究分野	研究代表者小区分61030:知能情報学関連 / 生命・健康・医療情報学研究代表者以外小区分35030:有機機能材料関連 / 学術変革領域研究区分(Ⅱ) / 小区分33020:有機合成化学関連
キーワード	研究代表者機械学習 / 深層学習 / 第一原理計算 / マテリアルズ・インフォマティクス / データ駆動科学 / 密度汎関数法 / 量子化学計算 / 転移学習 / 密度汎関数理論 / 人工知能 / 創薬 … もっと見る研究代表者以外 … もっと見る機械学習 / 有機合成 / 物性予測 / 発光ダイナミクス / 発光特性 / 有機分子 / 予測モデル / 逆解析 / 触媒設計 / 収率予測 / 触媒反応 / 触媒 / 転移学習隠す

発光ダイナミクスを基盤とした熱活性型遅延蛍光材料の発光特性予測モデルの開発
- 研究代表者
  
  細貝拓也
- 研究期間 (年度)
  2025 – 2027
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 審査区分
  
  小区分35030:有機機能材料関連
- 研究機関
  国立研究開発法人産業技術総合研究所
予測モデル逆解析に基づく触媒自動設計技術の開発
- 研究代表者
  
  矢田陽
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2025
- 研究種目
  
  学術変革領域研究(A)
- 審査区分
  
  学術変革領域研究区分(Ⅱ)
- 研究機関
  国立研究開発法人産業技術総合研究所
データ駆動科学における量子物理・化学的に解釈可能な深層学習手法の開発とその検証研究代表者
- 研究代表者
  
  椿真史
- 研究期間 (年度)
  2020 – 2022
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分61030:知能情報学関連
- 研究機関
  国立研究開発法人産業技術総合研究所
データ駆動に基づく記述子構築法と有機合成反応および触媒反応予測への展開
- 研究代表者
  
  矢田陽
- 研究期間 (年度)
  2020 – 2022
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 審査区分
  
  小区分33020:有機合成化学関連
- 研究機関
  国立研究開発法人産業技術総合研究所
深層学習を用いた化合物とタンパク質の表現学習と創薬への応用研究代表者
- 研究代表者
  
  椿真史
- 研究期間 (年度)
  2017 – 2018
- 研究種目
  
  研究活動スタート支援
- 研究分野
  
  生命・健康・医療情報学
- 研究機関
  国立研究開発法人産業技術総合研究所

すべて 2024 2023 2021 2020 2019 2018 2017

すべて雑誌論文学会発表図書産業財産権

[図書] ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法～組成予測や化学構造の生成、合成経路探索や反応条件最適化、毒性評価～2023
- 著者名/発表者名
  椿真史、その他
- 総ページ数
  657
- 出版者
  技術情報協会
- ISBN
  9784861049446
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[雑誌論文] Quantum deep descriptor: Physically informed transfer learning from small molecules to polymers2021
- 著者名/発表者名
  Masashi Tsubaki and Teruyasu Mizoguchi
- 雑誌名
  
  Journal of Chemical Theory and Computation
  
  巻: 17 号: 12 ページ: 7814-7821
- DOI
  10.1021/acs.jctc.1c00568
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[雑誌論文] Learning excited states from ground states by using an artificial neural network2020
- 著者名/発表者名
  Kiyohara Shin、Tsubaki Masashi、Mizoguchi Teruyasu
- 雑誌名
  
  npj Computational Materials
  
  巻: 6 号: 1 ページ: 1-6
- DOI
  10.1038/s41524-020-0336-3
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PLANNED-19H05787, KAKENHI-PROJECT-20H02747, KAKENHI-PROJECT-20J00773, KAKENHI-PROJECT-19H00818
[雑誌論文] Quantum Deep Field: Data-Driven Wave Function, Electron Density Generation, and Atomization Energy Prediction and Extrapolation with Machine Learning2020
- 著者名/発表者名
  Masashi Tsubaki and Teruyasu Mizoguchi
- 雑誌名
  
  Physical Review Letters
  
  巻: 125 号: 20 ページ: 206401-206401
- DOI
  10.1103/physrevlett.125.206401
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876, KAKENHI-PLANNED-19H05787, KAKENHI-PROJECT-20H02747
[雑誌論文] On the equivalence of molecular graph convolution and molecular wave function with poor basis set2020
- 著者名/発表者名
  Masashi Tsubaki、Teruyasu Mizoguchi
- 雑誌名
  
  Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020)
  
  巻: 33 ページ: 1982-1993
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20H02747
[雑誌論文] On the equivalence of molecular graph convolution and molecular wave function with poor basis set2020
- 著者名/発表者名
  Masashi Tsubaki and Teruyasu Mizoguchi
- 雑誌名
  
  Advances in Neural Information Processing Systems
  
  巻: 33
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[雑誌論文] Quantitative estimation of properties from core-loss spectrum via neural network2019
- 著者名/発表者名
  Shin Kiyohara, Masashi Tsubaki, Kunyen Liao, and Teruyasu Mizoguchi
- 雑誌名
  
  Journal of Physics: Materials
  
  巻: 1 ページ: 1-2
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17H07392
[雑誌論文] Fast and Accurate Molecular Property Prediction: Learning Atomic Interactions and Potentials with Neural Networks2018
- 著者名/発表者名
  Masashi Tsubaki and Teruyasu Mizoguchi
- 雑誌名
  
  The Journal of Physical Chemistry Letters
  
  巻: 9 ページ: 5733-5741
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17H07392
[雑誌論文] Mean-field theory of Graph Neural Networks in Graph Partitioning2018
- 著者名/発表者名
  Tatsuro Kawamoto, Masashi Tsubaki, and Tomoyuki Obuchi
- 雑誌名
  
  Advances in Neural Information Processing Systems
  
  巻: 1 ページ: 1-2
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17H07392
[雑誌論文] Compound-protein Interaction Prediction with End-to-end Learning of Neural Networks for Graphs and Sequences2018
- 著者名/発表者名
  Masashi Tsubaki, Kentaro Tomii, and Jun Sese
- 雑誌名
  
  Bioinformatics
  
  巻: 35 ページ: 309-318
- 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17H07392
[産業財産権] 物性予測方法及び物性予測装置2024
- 発明者名
  椿真史
- 権利者名
  国立研究開発法人産業技術総合研究所
- 産業財産権種類
  特許
- 取得年月日
  2024
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[産業財産権] 物性予測方法及び物性予測装置2020
- 発明者名
  椿真史
- 権利者名
  国立研究開発法人産業技術総合研究所
- 産業財産権種類
  特許
- 出願年月日
  2020
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[学会発表] 深層学習に基づく波動関数・電子構造の記述子表現と転移学習への応用2021
- 著者名/発表者名
  椿真史
- 学会等名
  日本化学会春季年会 2021
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[学会発表] 深層学習に基づく波動関数・電子構造の記述子表現と転移学習への応用依頼講演2021
- 著者名/発表者名
  椿真史
- 学会等名
  日本化学会第101回春季大会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[学会発表] 量子化学計算のための深層学習技術の基礎と応用2021
- 著者名/発表者名
  椿真史
- 学会等名
  顕微鏡計測インフォマティックス研究部会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[学会発表] 深層学習に基づく波動関数・電子構造の記述子表現と転移学習への応用2021
- 著者名/発表者名
  椿　真史
- 学会等名
  日本化学会第101春季年会 (2021)
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20H02747
[学会発表] 創薬と新材料開発のための人工知能2021
- 著者名/発表者名
  椿　真史
- 学会等名
  情報処理学会全国大会 2021
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20H02747
[学会発表] 創薬と新材料開発のための人工知能2021
- 著者名/発表者名
  椿真史
- 学会等名
  情報処理学会全国大会 2021
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K19876
[学会発表] 深層学習を用いた化合物とタンパク質の相互作用予測2018
- 著者名/発表者名
  椿真史
- 学会等名
  創薬インフォマティクス研究会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17H07392
[学会発表] End-to-end Learning of Graph Neural Networks for Latent Molecular Representations2017
- 著者名/発表者名
  Masashi Tsubaki
- 学会等名
  Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2017) Workshop, Machine Learning for Molecules and Materials,
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17H07392

1. 矢田陽 (70619965)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 0件
2. 細貝拓也 (90613513)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
3. 畠山琢次 (90432319)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 中野谷一 (90633412)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
5. アルブレヒト建 (50599561)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
6. 麻生英樹

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
7. 兼村厚範

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
8. 溝口照康

共同の研究課題数: 0件

共同の研究成果数: 1件

椿 真史 Tsubaki Masashi

研究課題

研究成果

共同研究者

発光ダイナミクスを基盤とした熱活性型遅延蛍光材料の発光特性予測モデルの開発

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

予測モデル逆解析に基づく触媒自動設計技術の開発

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

データ駆動科学における量子物理・化学的に解釈可能な深層学習手法の開発とその検証研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

データ駆動に基づく記述子構築法と有機合成反応および触媒反応予測への展開

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

深層学習を用いた化合物とタンパク質の表現学習と創薬への応用研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

[図書] ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法～組成予測や化学構造の生成、合成経路探索や反応条件最適化、毒性評価～2023

著者名/発表者名

総ページ数

出版者

ISBN

データソース

[雑誌論文] Quantum deep descriptor: Physically informed transfer learning from small molecules to polymers2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Learning excited states from ground states by using an artificial neural network2020

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Quantum Deep Field: Data-Driven Wave Function, Electron Density Generation, and Atomization Energy Prediction and Extrapolation with Machine Learning2020

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] On the equivalence of molecular graph convolution and molecular wave function with poor basis set2020

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] On the equivalence of molecular graph convolution and molecular wave function with poor basis set2020

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Quantitative estimation of properties from core-loss spectrum via neural network2019

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Fast and Accurate Molecular Property Prediction: Learning Atomic Interactions and Potentials with Neural Networks2018

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Mean-field theory of Graph Neural Networks in Graph Partitioning2018

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Compound-protein Interaction Prediction with End-to-end Learning of Neural Networks for Graphs and Sequences2018

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[産業財産権] 物性予測方法及び物性予測装置2024

椿真史 Tsubaki Masashi