Presentation

Presentation

Presentation

Invited talk – International2024 Nov.The 15th International Symposium on Atomic Level Characterizations for New Materials and Devices 2024 (ALC 2024), Shimane, Japan, “Scalability of Growing Computational Database in Sim2Real Materials Informatics”, (Ryo Yoshida)
Panel discussion – Domestic2024 Oct.第18回材料系ワークショップ 〜次世代技術が拓く物質・材料開発の未来：演算加速器・生成AI・量子コンピュータ〜, 東京(秋葉原UDX)・オンライン, “マテリアルサイエンスを次世代技術でどう進化させるか”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Oct.第18回材料系ワークショップ 〜次世代技術が拓く物質・材料開発の未来：演算加速器・生成AI・量子コンピュータ〜, 東京(秋葉原UDX)・オンライン, “高分子物性自動計算ソフトウェアRadonPyとSIM2REAL転移学習のスケーリング則”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Sep.第73回高分子討論会, 新潟(新潟大学), “産学連携コンソーシアムによるSim2Realマテリアルズインフォマティクス基盤の共同開発”, (林 慶浩*, 篠田 恵子, 南條 舜, 野口 瑶, 髙橋 愛子, ウ ステファン, 吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Sep.⼀般社団法⼈ゲノムテクノロジー研究会 第8回バイオインフォマティクス分科会「データサイエンス」, 東京(東京大学), “SIM2REAL マテリアルズインフォマティクス：限られたデータの壁を乗り越える”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2024 Sep.2024年度統計関連学会連合大会, 東京(東京理科大学), “高分子材料におけるSim2Real転移学習とスケーリング則の観測”, (林 慶浩*, 南 俊匠, 南條 舜, 髙橋 愛子, 吉田 亮)
Poster session – International2024 Aug.Materials Informatics: Accelerating Materials Research and Design with Artificial Intelligence, Binh Dinh, Vietnam, “Development of Quasicrystals Datasets and Application to Machine Learning”, (Erina Fujita)
Poster session – International2024 Aug.Materials Informatics: Accelerating Materials Research and Design with Artificial Intelligence, Binh Dinh, Vietnam, “Industry-Academia Consortium for Co-creating Polymer Property Database”, (Aiko Takahashi)
Invited talk – International2024 Aug.Materials Informatics: Accelerating Materials Research and Design with Artificial Intelligence, Binh Dinh, Vietnam, “Transferability and Scalability of Growing Computational Database in Sim2Real Materials Informatics”, (Ryo Yoshida)
Invited talk – Domestic2024 Jun.データ同化における深層学習の活用, 東京(アルカディア市ヶ谷), “SIM2REALマテリアルズインフォマティクス：限られたデータの壁を乗り越える”, (吉田 亮)
Invited talk – International2024 Jun.Next-Generation Electronic Materials & Advanced Thermal Management Technologies, Online, “Co-creation of polymer properties database through industry-academia collaboration and SIM2REAL materials informatics”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2024 May「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム, 東京 (統計数理研究所)・オンライン, “マテリアルズインフォマティクスの現状と展望”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2024 May「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム, 東京 (統計数理研究所)・オンライン, “データ駆動型高分子設計による新規高分子の発見”, (Stephen Wu)
Lecture – Domestic2024 May「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム, 東京 (統計数理研究所)・オンライン, “自動分子シミュレーションによる高分子材料の計算物性データベース創出とSim2Real転移学習”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2024 May「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム, 東京 (統計数理研究所)・オンライン, “石油由来プラスチックに代わる生分解性ポリマーを探索する”, (篠田 恵子)
Lecture – Domestic2024 May「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム, 東京 (統計数理研究所)・オンライン, “機械学習×第一原理計算で結晶構造を予測する”, (Chang Liu)
Lecture – Domestic2024 May「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム, 東京 (統計数理研究所)・オンライン, “機械学習で準結晶を予測・発見する”, (草場 穫)
Lecture – Domestic2024 May「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム, 東京 (統計数理研究所)・オンライン, “閉会挨拶：マテリアルズインフォマティクス研究推進センターについて”, (吉田亮)
Lecture – Domestic2024 Mar.統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター感謝祭「SIM2REALマテリアルズインフォマティクス」, 東京 (一橋講堂), “物性自動計算システムRadonPyとSim2Real転移学習を基盤としたデータ駆動型高分子材料研究”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2024 Mar.統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センター感謝祭「SIM2REALマテリアルズインフォマティクス」, 東京 (一橋講堂), “マテリアルズインフォマティクスによる未踏物質空間の開拓”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Mar.日本化学会第104春季年会 (2024), 千葉 (日本大学), “データ駆動型材料研究の諸問題：限られたデータの壁を乗り越える”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2024 Mar.日本化学会第104春季年会(2024), 千葉 (日本大学), “Heterogeneous metric learning に基づく結晶構造予測”, (草場 穫*, 劉 暢, 吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Mar.日本物理学会　2024年春季大会, オンライン, “機械学習による準結晶の予測・理解・発見”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Mar.日本化学会第104春季年会 (2024), 千葉 (日本大学), “自動分子シミュレーションによる高分子物性データプラットフォームの産学共創”, (林 慶浩)
Keynote talk – Domestic2024 Mar.日本化学会第104春季年会 (2024), 千葉 (日本大学), “マテリアルズインフォマティクスの基礎：機械学習による材料の予測・理解・発見”, (吉田 亮)
Poster session – Domestic2024 Mar.第3回「富岳」成果創出加速プログラム研究交流会, 東京 (富士ソフトアキバプラザ), “高分子材料におけるSim2Real転移学習”, (林 慶浩)
Poster session – Domestic2024 Mar.第3回「富岳」成果創出加速プログラム研究交流会, 東京 (富士ソフトアキバプラザ), “実験計画法と高分子物性自動計算の融合：高屈折率・高アッベ数高分子の探索”, (南條 舜)
Lecture – Domestic2024 Mar.第11回ハイパーマテリアル領域会議, 東京 (東京理科大学), “ハイパーマテリアルズインフォマティクス学術創成：現状と展望”, (吉田 亮, 劉 暢, 草場 穫, 木村 薫, 藤田 絵梨奈, 桂 ゆかり, 岩﨑 祐昂, Alok Singh, 田村 隆治, 石川 明日香, 山田 庸公, 廣木 寛太, 北原 功一, 枝川 圭一, 亀岡 聡)
Invited talk – Domestic2024 Mar.ATAC DAY 2024, 東京 (丸ビルホール), “Material Infinity: 材料の無限の可能性を引き出す”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Feb.文部科学省スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム 「物理-化学連携による持続的成長に向けた高機能・長寿命材料の探索・制御」「燃料電池触媒層の物質輸送機構解明に向けたマルチスケール計算技術構築とその活用」合同公開シンポジウム（成果報告会）, オンライン, “高分子物性自動計算によるデータ創出とデータ駆動型材料研究の実践”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2024 Jan.高分子学会 高分子表面研究会「マテリアルズインフォマティクスと計算化学を用いた表面・界面設計」, 東京 (東京理科大学), “産学連携による高分子計算物性データベースの共創とマテリアルズインフォマティクスの実践”, (吉田亮)
Seminar – International2024 Jan.Physics informed Artificial Intelligence in Plasma Science, online, “Bayesian kernel regression for functional data”, (Minoru Kusaba)
Invited talk – Domestic2024 Jan.Symposium on Computational Disease Systems Biology, 東京 (東京医科歯科大学), “機械学習による物質の予測・理解・発見”, (吉田 亮)
Invited talk – International2024 Jan.The 27th SANKEN International Symposium, Hyogo, Japan, “Beyond data limits: Innovations in data-driven materials science”, (Ryo Yoshida)
Invited talk – Domestic2024 Jan.CREST「未踏物質探索」/さきがけ「未来材料」合同合宿, 神奈川 (湘南国際村センター), “機械学習による物質の予測・理解・発見”, (吉田 亮)
Poster session – Domestic2024 Jan.CREST「未踏物質探索」/さきがけ「未来材料」合同合宿, 神奈川 (湘南国際村センター), “機械学習による半導体準結晶の探索”, (草場 穫*, 劉 暢, 藤田 絵梨奈, 桂 ゆかり, 木村 薫, 吉田 亮)
Poster session – International2023 Dec.Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems, New Orleans, USA, “Transfer learning with affine model transformation”, (Shunya Minami*, Kenji Fukumizu, Yoshihiro Hayashi, Ryo Yoshida)
Invited talk – International2023 Dec.The 3rd Materials Research Meeting (MRM 2023), Kyoyo, Japan, “Non-iterative crystal structure prediction”, (Ryo Yoshida, Chang Liu, Hiromasa Tamaki, Tomoyasu Yokoyama, Kensuke Wakasugi, Satoshi Yotsuhashi, Minoru Kusaba)
Invited talk – Domestic2023 Nov.2023年度 DxMT事例セミナー (第4回), オンライン “機械学習による材料の予測・理解・発見:ソフトウェアと活用事例の紹介を中心に”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 Nov.統計数学×情報×物質セミナー, 福岡 (九州大学), “データ駆動型材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の融合”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2023 Nov.情報機構セミナー, オンライン “マテリアルズインフォマティクスの方法とその実践”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 Nov.第33回日本MRS年次大会, 神奈川 (産業貿易センター), “自動分子シミュレーションによる高分子物性データプラットフォームの産学共創”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2023 Nov.第33回日本MRS年次大会, 神奈川 (産業貿易センター), “反復計算を必要としない結晶構造予測”, (Chang Liu)
Invited talk – Domestic2023 Nov.2023年度公益社団法人日本金属学会関東支部講習会 「機械学習と金属工学：最新動向と材料開発への応用」, オンライン, “機械学習による材料の予測・理解・発見：高分子材料・準結晶研究への応用事例”, (吉田 亮)
Poster session – Domestic2023 Oct.第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 福岡 (北九州国際会議場), “Heterogeneous metric learning に基づく結晶構造予測”, (草場 穫*, 劉 暢, 吉田 亮)
Poster session – Domestic2023 Oct.第10回「富岳」を中核とするHPCIシステム利用研究課題 成果報告会, 東京 (THE GRAND HALL), “分子動力学シミュレーション自動計算システムによる高分子物性データベースの構築：マテリアルズインフォマティクスのデータ基盤創出”, (林 慶浩)
Invited talk – Domestic2023 Oct.ipi – ダイキン シンポジウム, 東京 (東京大学小柴ホール), “機械学習による物質の予測・理解・発見”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 Oct.10thシンポジウム〜データサイエンスの最前線, 東京 (ウェスティンホテル東京), “マテリアルズインフォマティクスと材料開発の未来”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 Oct.NEDOプロジェクトを核とした人材育成、産学連携等の総合的展開／データ駆動型材料設計利用技術者養成に係る特別講座, オンライン, “高分子材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の協奏”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 Oct.高分子同友会 勉強会「新材料の創製（反応、合成、バイオ、触媒、解析、機能等）について勉強する会」, オンライン, “データ駆動型高分子材料研究の方法と実践：産学連携によるオープンデータプラットフォームの共創”, (吉田 亮)
Poster session – International2023 Sep.International Conference on Complex Orders in Condensed Matter (ICCOCM 2023), Evian, France, “Exploring semiconductor quasicrystals with machine learning”, (Minoru Kusaba*, Chang Liu, Erina Fujita, Yukari Katsura, Kaoru Kimura, Ryo Yoshida)
Poster session – Domestic2023 Sep.第72回高分子討論会, 香川 (香川大学), “高分子物性データ基盤を共創する産学連携コンソーシアム”, (髙橋 愛子, 林 慶浩, 吉田 亮)
Invited Talk – International2023 Sep.International Conference on Complex Orders in Condensed Matter (ICCOCM 2023), Evian, France, “Machine learning for quasicrystals”, (Ryo Yoshida)
Keynote talk – Domestic2023 Sep.日本金属学会 秋季講演大会, 富山 (富山大学), “データ駆動型材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の融合”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 Sep.分子研研究会「イオン液体インフォマティクスの発展にむけて」, 愛知 (岡崎コンファレンスセンター), “データ駆動型材料研究の諸問題：統計的機械学習による予測・発見・理解”, (吉田 亮)
Keynote lecture – Domestic2023 Sep.日本化学会関東支部 講演会「マテリアルズインフォマティクスの最先端～化学産業への展開～」, オンライン, “データ駆動型高分子材料研究の諸問題：産学連携で限られたデータの壁を乗り越える”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2023 Sep.2023年度統計関連学会連合大会, 京都 (京都大学), “逐次実験計画法と高分子物性自動計算の融合に基づく光学用高分子の探索”, (南條 舜*, アリフィン, 林 慶浩, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2023 Sep.2023年度統計関連学会連合大会, 京都 (京都大学), “高分子材料におけるSim2Real転移学習”, (林 慶浩*, 南 俊匠, 南條 舜, 髙橋 愛子, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2023 Sep.2023年度統計関連学会連合大会, 京都 (京都大学), “カーネル平均埋め込みによる材料の表現”, (草場 穫*, 林 慶浩, 劉 暢, 脇内 新樹, 吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 Sep.第9回 大型実験施設とスーパーコンピュータとの連携利用シンポジウム ― マテリアルデータサイエンスに向けた自動測定と自動解析の展開 ―, 東京 (秋葉原UDXカンファレンス), “分子物性自動計算システムRadonPyの開発と産学連携によるデータプラットフォームの共創”, (林 慶浩)
Invited talk – International2023 Aug.International Symposium on Living Systems Materialogy, Kanagawa, Japan, “Exploring vast material landscapes using artificial intelligence”, (Ryo Yoshida)
Invited talk – Domestic2023 Jun.色材セミナー 「～色材開発におけるデジタル技術の活用～」, オンライン, “データ駆動型材料研究におけるデータ資源の不足をいかに乗り越えるか”, (吉田 亮)
Invited talk – Domestic2023 May統計数理研究所 産学連携シンポジウム「『統計的機械学習』の中核としての統計数理」, オンライン, “データ駆動型材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の融合”, (吉田 亮)
Poster session – Domestic2023 May第72回高分子学会年次大会, 群馬 (Gメッセ群馬), “産学連携コンソーシアムの形成による高分子物性データベースの構築”, (髙橋 愛子, 林 慶浩, 吉田亮)
Lecture – Domestic2023 May第72回高分子学会年次大会, 群馬 (Gメッセ群馬), “自動分子シミュレーションによる高分子物性データプラットフォームの産学共創”, (林 慶浩, Wu Stephen, 野口 瑶, 髙橋 愛子, 吉田 亮)
Invited lecture – International2023 Apr.The 4th International Conference on Data-Driven Plasma Science (ICDDPS-4), Okinawa, Japan, “Machine learning for overcoming data scarcity”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2023 Mar.シンポジウム「データ駆動型高分子材料研究の最前線」, ウェブ開催, “高分子物性データベースおよび自動計算ライブラリRadonPyの開発と転移学習の実践”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2023 Mar.シンポジウム「データ駆動型高分子材料研究の最前線」, ウェブ開催, “実験計画法による高分子物性計算と機械学習の融合”, (南條 舜, アリフィン, 林 慶浩)
Lecture – Domestic2023 Mar.シンポジウム「データ駆動型高分子材料研究の最前線」, ウェブ開催, “アフィン型転移学習によるシミュレーションと実験のキャリブレーション”, (南 俊匠)
Lecture – Domestic2023 Mar.シンポジウム「データ駆動型高分子材料研究の最前線」, ウェブ開催, “実験データと計算データを組み合わせた高分子溶液相溶性のマルチタスク学習”, (青木 祐太, Stephen Wu, 釣本 輝希, 林 慶浩, 南 俊匠, 大久保 忠利, 白鳥 和矢, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2023 Mar.シンポジウム「データ駆動型高分子材料研究の最前線」, ウェブ開催, “データ駆動型高分子材料研究ロードマップ：限られたデータの壁を乗り越えるために”, (吉田 亮)
Keynote lecture – Domestic2023 Mar.日本化学会第103春季年会 (2023), 千葉 (東京理科大学), “データ駆動型物質・材料研究の諸問題：限られたデータの壁を乗り越える”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2023 Mar.日本化学会第103春季年会 (2023), 千葉 (東京理科大学), “マテリアルズインフォマティクスにおける分子記述子の基礎”, (林 慶浩)
Lecture – International2023 Mar.MS 2023 Annual Meeting & Exhibition, CA, USA, “XenonPy: An open source platform for data-driven materials design with small data”, (Stephen Wu)
Invited lecture – Domestic2023 Mar.2023年電子情報通信学会総合大会, 埼玉 (芝浦工業大学), “データ駆動型材料科学における統計的機械学習とシミュレーションの融合：限られたデータの壁を乗り越える”, (吉田 亮)
Invited lecture – Domestic2023 Mar.第2回「富岳」成果創出加速プログラム 研究交流会「富岳百景」, オンライン, “データ駆動型高分子材料研究の最前線　限られたデータの壁を乗り越える”, (吉田 亮)
Poster session – Domestic2023 Mar.第2回「富岳」成果創出加速プログラム 研究交流会「富岳百景」, オンライン, “高分子物性自動計算システムRadonPyの開発と産学連携によるデータベース共創”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2023 Feb.第27回準結晶研究会, 愛知 (名古屋大学), “機械学習による半導体準結晶の探索” (草場 穫*, 劉 暢, 藤田 絵梨奈, 桂 ゆかり, 木村 薫, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Dec.第9回領域会議, 兵庫 (神戸ポートピアホテル), “機械学習による半導体準結晶の探索”, (草場 穫*, 劉 暢, 藤田 絵梨奈, 桂 ゆかり, 木村 薫, 吉田 亮)
Lecture – International2022 Dec.The 17th Pacific Polymer Conference (PPC17), Queensland, Australia, “Design of liquid-crystalline polyimides by integrating expert knowledge to a data-driven machine learning framework”, (Stephen Wu*, Hayato Maeda, Rika Marui, Erina Yoshida, Yuta Nabae, Teruaki Hayakawa, Yoh Noguchi, Yoshihiro Hayashi, Ryo Yoshida)
Lecture – International2022 Dec.The 17th Pacific Polymer Conference (PPC17), Queensland, Australia, “Development of an automated polymer property calculation system “RadonPy” and data platform co-creation through industry-academia collaboration”, (Yoshihiro Hayashi, Yoh Noguchi, Aiko Takahashi, Stephen Wu, Ryo Yoshida)
Lecture – International2022 Dec.5th G’L’owing Polymer Symposium in KANTO (GPS-K2022), online, “Multitask machine learning for prediction and understanding of polymer-solvent solubility”, (Yuta Aoki, Teruki Tsurimoto, Tadamichi Okubo, Stephen Wu, Yoshihiro Hayashi, Shunya Minami, Kazuya Shiratori, Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2022 Nov.第15回 品質工学技術戦略研究発表大会, 東京, “データ駆動型材料研究における統計的諸問題：現状と展望”, (吉田亮)
Panel discussion – Domestic2022 Nov.第15回 品質工学技術戦略研究発表大会, 東京, “企業の社会貢献活動から未来の品質工学を考える”, (吉田亮)
Invited lecture – International2022 Nov.The 23rd Asian Workshop on First-Principles Electronic Structure Calculations (ASIAN-23), online seminar, “Development of an automated polymer property calculation system “RadonPy” and data platform co-creation through industry-academia collaboration”, (Yoshihiro Hayashi)
Invited lecture – Domestic2022 Oct.第7回オンラインサロン「スパコンコロキウム」, オンライン, “データ科学による新物質の予測と発見”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Sep.第83回応用物理学会秋季学術講演会, 宮城 (東北大学)+オンライン, “マルチタスク機械学習による高分子溶液相溶性とFlory-Huggins χパラメータの予測”, (青木 祐太*, 釣本 輝希, ウー ステファン, 林 慶 浩, 南 俊匠, 白鳥 和矢, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Sep.第83回応用物理学会秋季学術講演会, 宮城 (東北大学), “材料科学における多次元出力変数の教師あり学習”, (岩山 めぐみ*, ウ ステファン, 劉 暢, 吉田 亮)
Invited lecture – Domestic2022 Sep.日本物理学会2022年秋季大会シンポジウム, オンライン, “統計的機械学習による予測と発見、理解：準結晶研究への適用事例を中心に”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Sep.2022年度統計関連学会連合大会, 東京 (成蹊大学), “アフィンカップリング型モデル変換による転移学習”, (南 俊匠*, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Sep.2022年度統計関連学会連合大会, オンライン, “専門知識と機械学習の融合に基づく液晶性ポリイミドの設計”, (ウ・ステファン*, 前田 颯, 丸井 莉花, 吉田 絵里菜, 難波江 裕太, 早川 晃鏡, 野口 瑶, 林 慶浩, 吉田 亮, 森川 淳子)
Lecture – Domestic2022 Sep.第71回高分子討論会, 北海道 (北海道大学), “データ駆動型の液晶ポリイミド設計 (Eng: Data-driven design of new liquid-crystal polyimide)”, (ウ・ステファン*, 前田 颯, 丸井 莉花, 吉田 絵里菜, 難波江 裕太, 早川 晃鏡, 野口 瑶, 林 慶浩, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Sep.第71回高分子討論会, 北海道 (北海道大学), “MD自動計算による高分子物性データプラットフォームの産学連携による共創”, (林 慶浩*, ウ ステファン, 野口 瑶, 髙橋 愛子, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Sep.第71回高分子討論会, 北海道 (北海道大学), “統計的実験計画法による体系的な高分子材料計算物性データベースの開発”, (アリフィン*, 林 慶浩, 吉田 亮)
Lecture – International2022 Aug.ACS Fall 2022 (Division of Polymer Chemistry), Chicago, USA, “Data-driven design and synthesis of new liquid crystal polyimides”, (ウ・ステファン*, 前田 颯, 丸井 莉花, 吉田 絵里菜, 難波江 裕太, 早川 晃鏡, 野口 瑶, 林 慶浩, 吉田 亮)
Invited talk – Domestic2022 Jul.第26回高分子計算機科学研究会講座, オンライン, “高分子物性自動計算システムRadonPyによる産学連携データプラットフォームの共創”, (林 慶浩)
Invited lecture – International2022 Jul.Conference on a FAIR Data Infrastructure for Materials Genomics 2022, ” Challenges and opportunities in polymer informatics from a statistical perspective”, (Stephen Wu)
Invited lecture – International2022 Jun. Aperiodic 2022 (10th International Conference on Aperiodic Crystals), “Using machine learning to discover quasicrystals”, (R. Yoshida)
Invited lecture – Domestic2022 Jun.2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回), “データ駆動型材料研究における統計的機械学習とシミュレーションの融合” (吉田 亮)
Invited lecture – Domestic2022 Apr.産総研 データ駆動型材料設計技術利用推進コンソーシアム 設立記念講演会, “高分子物性自動計算と統計的機械学習の協働：材料空間の大地図を作成する”, (吉田 亮)
Invited lecture – International2022 Apr.2022 SIAM International Conference on Data Mining, “Statistical machine learning for materials modeling and simulation”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2022 Apr.新学術領域 ハイパーマテリアル 第8回領域会議 , ウェブ開催, “統計的機械学習による新規準結晶の探索：現状と課題”, (劉 暢*, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Mar.「富岳」成果創出加速プログラム「データ駆動型高分子材料研究を変革するデータ基盤創出」公開セミナー, ウェブ開催, “プロジェクト概要：データ駆動型高分子材料研究の諸問題”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Mar.「富岳」成果創出加速プログラム「データ駆動型高分子材料研究を変革するデータ基盤創出」公開セミナー, ウェブ開催, “高分子物性自動計算システムRadonPyの開発と産学連携によるデータプラットフォームの共創”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2022 Mar.日本化学会 第102春季年会 (2022), ウェブ開催, “材料研究における逆問題と統計的機械学習”, (吉田 亮)
Invited lecture – Domestic2022 Mar.日本化学会 第102春季年会 (2022), ウェブ開催, “マテリアルズインフォマティクスにおける分子記述子の基礎”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2022 Mar.日本化学会 第102春季年会 (2022), ウェブ開催, ” 構造類似性に基づいたデータ駆動型結晶構造予測”, (草場 穫*, Chang Liu, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Mar.第77回年次大会 (2022年), 日本物理学会 (2022), ウェブ開催, “粉末X線回折図形から準結晶相同定を行うための機械学習モデル”, (瓜生 寛堂*, 山田 庸公, 宮尾 直哉, 石川 明日香, 田村 隆治, 岩崎 祐昂, 北原 功一, 木村 薫, 劉 暢, 吉田 亮)
Invited lecture – Domestic2022 Mar.「富岳」成果創出加速プログラム研究交流会, ウェブ開催, “高分子物性自動計算ソフトウェアRadonPyの開発とデータ駆動型材料研究に資するデータベースの創出”, (吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Mar.統計数理セミナー, ウェブ開催, “高分子物性自動計算システムRadonPyの開発と産学連携によるデータベース共創”, (林 慶浩)
Lecture – Domestic2022 Feb.第2回プラズマインフォマティクス研究会, ウェブ開催, “少数データに基づく多次元出力変数の教師あり学習”, (岩山 めぐみ*, Stephen Wu, 吉田 亮)
Invited lecture – Domestic2022 Feb.名古屋大学生物統計セミナー, ウェブ開催, “統計的機械学習の応用と実際”, (吉田 亮)
Invited lecture – Domestic2022 Feb.CMC Research ウェビナー, ウェブ開催, “マテリアルズインフォマティクス概論”, (吉田亮)
Lecture – Domestic2022 Feb.第26回準結晶研究会, ウェブ開催, “機械学習を用いた新規Tsai型ハイパーマテリアルの探索”, (須藤 佐介*, 宮尾 直哉, 石川 明日香, 鈴木 慎太郎, 劉 暢, 吉田 亮, 田村 隆治)
Lecture – Domestic2022 Feb.第26回準結晶研究会, ウェブ開催, “粉末X線回折図から準結晶相同定を行うための機械学習モデル”, (瓜生 寛堂*, 山田 庸公, 宮尾 直哉, 石川 明日香, 田村 隆治, 岩崎 祐昂, 北原 功一, 木村 薫, 劉 暢, 吉田 亮)
Lecture – Domestic2022 Feb.第13回材料系ワークショップ, ウェブ開催, “高分子物性自動計算システムRadonPyの開発と産学連携によるデータベース共創”, (林慶 浩)
Lecture – Domestic2022 Feb.統計科学専攻 学生研究発表会 (2021年度第2回), ウェブ開催, “機械学習を用いた元素置き換えによる結晶構造予測”, (草場 穫)
Lecture – Domestic2022 Jan.MI-6株式会社　公開セミナー, ウェブ開催, “マテリアルズ・インフォマティクス新春座談会 –二刀流で進める素材開発 実験と計算科学–”, (入江 満*, 林 慶浩)
Invited lecture – International2021 Nov.第4回ROIS 産学連携・知的財産セミナーデータサイエンスにおける産学連携シーズ～ ROIS・統数研 産連知財セミナー～, ウェブ開催, “統数研ものづくりデータ科学研究センターの技術説明、活動内容、将来展望”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – International2021 Sep.International Conference on Flexible and Printed Electronics, Online, “Machine learning for inverse materials design”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Sep.CMC Research Webinar, Online, “Introduction to materials informatics”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – International2021 Jun.1st International School on Hypermaterials, Online, “Introduction to hypermaterials informatics”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2021 Jun.統計数理研究所, Online, “データ駆動型材料研究の諸問題：現状と展望”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Mayアイアール技術者教育研究所, Online, “マテリアルズインフォマティクスの基礎と応用”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 MayiSeminar, Online, “データ駆動型物質探索を加速する統計的機械学習の先進技術”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Apr.CMC Research CMCリサーチ/ウェビナー, Online , “マテリアルズインフォマティクス概論”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Mar.日本化学会 第101春季年会(2021), Online, “マテリアルズインフォマティクス概説”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Mar.物質・材料研究機構 MaDIS研究交流会, Online, “機械学習による予測と発見：準結晶と高分子研究への適用事例”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Mar.第25回準結晶研究会 (第2回ハイパーマテリアル若手研究会), Online, “ハイパーマテリアルズ・インフォマティクス：データ科学の基礎と応用”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Feb.日本化学会第38回コロイド界面技術シンポジウム「みんなを元気にするすごい技術　アフターコロナの研究開発　～動向/指針/変化する研究」, Online, “データ駆動型材料研究の現在と未来”, (Ryo Yoshida)
Seminar – Domestic2021 Jan.第6回XenonPyハンズオンセミナー, Online, “XenonPyハンズオンセミナー (コントリビュータ向けチュートリアル)”, (Stephen Wu, Chang Liu, Qi Zhang, Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Jan.JST-CRDSS俯瞰セミナーシリーズ「数学と自然科学、工学の連携」, Online, “データ科学の視点からみた計算科学との価値共創の在り方”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Jan.自然科学研究機構データサイエンスの勉強会, Online, “データ科学による新分野の開拓：物質・材料研究の事例”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2021 Jan.兵庫県マテリアルズ・インフォマティクス講演会 (第5回), Online, “マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用：機械学習による物質・材料の表現と生成”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2020 Dec.三桜アカデミー, Online, “マテリアルズインフォマティクス概説”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2020 Dec.CMCリサーチセミナー, Online, “マテリアルズインフォマティクス概論”, (Ryo Yoshida)
Area meeting – Domestic2020 Dec.新学術領域ハイパーマテリアル 第５回領域 (Web)会議, オンライン開催 (Zoom), “Exploration of new hypermaterials by using machine learning”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2020 Dec.日本学術振興会・第133委員会 第246回研究会, オンライン開催 (Zoom), “データ駆動型物質・材料研究を駆動する統計的機械学習の先進技術：準結晶への応用など”, (Ryo Yoshida)
Workshop – Domestic2020 Dec.第14回物性科学領域横断研究会, オンライン開催 (Zoom), “機械学習による準結晶の組成予測”, (Ryo Yoshida)
Seminar – Domestic2020 Dec.技術情報協会セミナー, オンライン開催 (Zoom), “マテリアルズインフォマティクスの概論と記述”, (Ryo Yoshida)
Seminar – Domestic2020 Nov.第2回マテリアルズインフォマティクス・セミナー, オンライン開催 (Zoom), “構造類似性に基づいた結晶構造予測” (草場穫)
Invited lecture – Domestic2020 Nov.近畿化学協会 機能性色素部会・エレクトロニクス部会 合同公開講演会, オンライン開催, “統計的機械学習による材料の表現と生成：新分野の開拓と障壁”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2020 Jan.SciPy Japan 2020, オンライン開催, “材料研究を変革する統計的機械学習の先進技術” (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2020 Jan.CBI学会2020年大会, オンライン開催, “マテリアルズインフォマティクス：機械学習による設計と合成の自動化”, (Ryo Yoshida)
Symposium – Domestic2020 Jan.第 13 回日本化学連合シンポジウム, オンライン開催 (Zoom), “スモールデータの壁を乗り越えるための MI 技術”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Seminar2020 Oct.Bristol-ISM Data Science Seminar Series, via Zoom, “Machine learning for materials discovery”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – International2020 Jan.I2CNER-IMI Joint International Workshop, Fukuoka (Kyushu University), “Materials informatics: state-of-the-art and future perspecives”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – International2019 Dec.Materials Research Meeting 2019, Yokohama (Yokohama Symposia), “Breaking the curse of small data in materials informatics”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – International2019 Nov.The 11th Asian Conference on Machine Learning (ACML2019), Nagoya (WINC Aichi), “Machine learning for manufacturing”, (Koji Tsuda, Ryo Yoshida)
Invited session – International2019 Jul.The 4th Eastern Asia Meeting on Bayesian Statistics (EAC-ISBA2019), Kobe (Kobe University), “Bayesian methods and their applications”, (Chair: Tomoyuki Higuchi, Speakers: Takemi Yanagimoto, Ryo Yoshida, Daichi Mochihashi)
Plenary lecture – International2019 May2nd International Conference on Data Driven Plasma Science (2nd ICDDPS), Marseille (Amphitheatre Gastaud), “Machine learning for materials design and discovery: how do we learn from little”, (Ryo Yoshida)
Invited session – International2019 Feb.ICMMA2018, Tokyo (Meiji University), “Machine learning for accelerated materials”, (Ryo Yoshida)
Symposium – International2019 Feb.International Nanotechnology Exhibition & Conference (nanotech2019), Tokyo (Tokyo Big Sight), “Materials informatics: state-of-the-art and future perspectives”, (Ryo Yoshida)
Plenary lecture – International2018 Dec.The 12th SPSJ International Polymer Conference (IPC2018), Hiroshima (International Conference Center Hiroshima), “Accelerated materials discovery powered by machine learning”, (Ryo Yoshida)
Invited talk – International2018 Oct.10th International Workshop on Combinatorial Materials Science and Technology (COMBI2018), Yokohama (Hotel Mielparque Yokohama), “Accelerated materials discovery powered by machine learning”, (Ryo Yoshida)
Keynote lecture – Domestic2018 Sep.2018 Annual Fall (163th) Meeting of JIM, Sendai (Tohoku University Kawauch-Kita Campus), “マテリアルズインフォマティクスの最前線”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Sep.Workshop on the Frontiers of Applied Bayesian Inference and Computation, Tachikawa (Institute of Statistical Mathematics), “Bayesian inference for accelerated materials discovery”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Sep.Workshop on the Frontiers of Applied Bayesian Inference and Computation, Tachikawa (Institute of Statistical Mathematics), “Engineering applications of the Bayesian problem solving framework”, (Wu Stephen)
Lecture – Domestic2018 Sep.Japanese Joint Statistical Meeting, Tokyo (Chuo University Korakuen Campus), “機械学習を用いた有機分子の物性値予測モデルライブラリの作成とその予測”, (Hironao Yamada*, Stephen Wu, Chang Liu, Ryo Yoshida)
Competitive lecture – Domestic2018 Sep.Japanese Joint Statistical Meeting, Tokyo (Chuo University Korakuen Campus), “PU学習とベイズ推論に基づく逆合成解析”, (Guo Zhongliang*, Ryo Yoshida)
Keynote lecture – International2018 Sep.The 10th MEI3 Center International Symposium, Suita (Osaka University Center of Medical Innovation and Translational Research), “Frontiers of applied Bayesian inference”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Aug.マテリアルズ・インフォマティクスを活用した 材料設計の動向、応用事例, Tokyo (Technical Information Institute Co.Ltd. Seminar Room), “機械学習による物質探索と材料開発技術”, (Ryo Yoshida)
Poster session – Domestic2018 Jul.The 41st Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society, Kobe (Kobe Convention Center), “The neural circuit mechanisms for the switch of attractive and aversive responses to chemosensory stimuli in the nematode C. elegans”, (Yuichi Iino*, Hirofumi Sato, Yu Toyoshima, Suzu Oe, Jang Moon-Sun, Stephen Wu, Manami Kanamori, Hirofumi Kunitomo, Yuishi Iwasaki, Ryo Yoshida, Takeshi Ishihara)
Invited lecture – Domestic2018 Jul.H30年度ポスト「京」重点課題 (7) 第3回CDMSI研究会, Tokyo (Koshiba Hall, Hongo Campus, The University of Tokyo), “最先端データ科学を活用した材料開発”, (Ryo Yoshida)
Panel discussion – Domestic2018 Jun.統計数理研究所創立75周年記念 産学連携シンポジウム, Tachikawa (Institute of Statistical Mathematics), “企業における デジタルトランスフォーメーションとデータサイエンティスト育成の最前線”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Jun.応用数理ものづくり研究会 第24回技術セミナー, Tokyo (Nishiwaseda Campus, Waseda University), “データ科学の視点から見た次世代のものづくりの在り方：材料研究の事例を中心に”, (Ryo Yoshida)
Invited lecture – Domestic2018 Jun.CMC Research, Tokyo (ちよだプラットフォームスクウェア), “マテリアルズインフォマティクス入門”, (Ryo Yoshida)
Tutorial – Domestic2018 MayStatistical Mathematics Seminar 2018, Tachikawa (Institute of Statistical Mathematics), “Materials informatics: state-of-the-art and future perspectives”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 May第67回高分子学会年次大会 JSR創立60周年記念シンポジウム, 名古屋 (名古屋国際会議場), “マテリアルズ・インフォマティクス～次世代のものづくり～”, (Ryo Yoshida)
Keynote talk – International2018 May6th International IBM Cloud Academy Conference (ICA CON) 2018, Tachikawa (Institute of Statistical Mathematics), “Materials informatics: state-of-the-art and future perspectives”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 May2018年度応用統計学フロンティアセミナー データサイエンスによる「ものつくり」の革新, 立川 (統計数理研究所), “マテリアルズインフォマティクスの最前線”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 May「マテリアル・インフォマティックスによるものづくりプラットフォームの戦略的構築」に関する先導的研究開発委員会 第８回研究会, 東京 (機械振興会館), “データ科学を活用した材料開発とものづくりの未来”, (Ryo Yoshida)
Lecture – International2018 Mayエレクトロニクス部会 平成30年度第1回研究会, 大阪 (大阪科学技術センター), “データ科学の先進技術がもたらす材料研究の在り方”, (Ryo Yoshida)
Tutorial – Domestic2018 Mar.統計思考力育成事業 2017年度リーディングDAT (Data Analytics Talents) 養成コース, 立川 (統計数理研究所), “マテリアルズインフォマティクスの最前線”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Mar.異分野融合ワークショップ「データ科学との融合による化学の新展開」, 奈良 (奈良先端科学技術大学院大学), “物質構造の表現・学習・生成・合成”, (Ryo Yoshida)
Lecture – International2018 Mar.255th ACS National Meeting, New Orleans, US, “Inverse design of novel polymeric materials through Bayesian machine learning and experimental design algorithms”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Mar.データ科学との融合による化学の新展開, 奈良 (奈良先端科学技術大学院大学), “物質構造の表現・学習・生成・合成”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Mar.第22回準結晶研究会, 宮城 (東北大学多元物質科学研究所), “機械学習による新物質探索”, (Ryo Yoshida)
Tutorial – Domestic2018 Feb.サイエンス＆テクノロジー マテリアルズ・インフォマティクスの最前線, 東京 (コンベンションホールAP浜松町 B1F E室), “物質・材料研究におけるデータ科学活用の現状と手法”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2018 Jan.第2回JAIST-ISMシンポジウム + KIST, 石川 (北陸先端科学技術大学院大学), “Materials Informatics: State-of-the-Art and Future Perspectives”, (Ryo Yoshida)
Tutorial – Domestic2018 Jan.情報機構 機械学習 マテリアルズインフォマティクス セミナー, 東京 (きゅりあん), “マテリアルズインフォマティクスの最前線”, (Ryo Yoshida)
Tutorial – Domestic2017 Dec.日本機械学会 工学とインフォマティクス ～最適化からビックデータ活用まで～ 講習会, 東京 (日本機械学会), “ものづくり×データ科学：材料開発の事例を中心に”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Dec.第10回スーパーコンピューティング技術産業応用シンポジウム, 東京 (丸の内トラストタワーN館), “データ科学がもたらす次世代のものづくり：創造的設計と製造”, (Ryo Yoshida)
Panel discussion – International2017 Nov.Advances in Neuroinformatics (AINI) 2017, 和光 (理化学研究所大河内記念ホール), “The future of neuroinformatics education”, (Ryo Yoshida)
Lecture – International2017 Nov.Advances in Neuroinformatics (AINI) 2017, 和光 (理化学研究所大河内記念ホール), “Materials informatics: an emerging interdisciplinary field of materials science”, (Ryo Yoshida)
Lecture – International2017 Nov.Advances in Neuroinformatics (AINI) 2017, Tsukuba, Japan, “Materials Informatics: an emerging interdisciplinary field of materials science”, (Ryo Yoshida)
Lecture – International2017 Nov.The 16th International Symposium on Molecular and Neural Mechanisms of Taste and Olfactory Perception, Fukuoka, Japan, “How taste preference is modulated in the nematode”, (Y. Iino*, T. Nagashima, H. Sato, MS. Jang, S. Oe, Y. Toyoshima, M. Tomioka, H. Kunitomo, S. Wu, R. Yoshida, Y. Iwasaki, T. Ishihara)
Lecture – Domestic2017 Nov.慶応義塾大学データサイエンス特別講義, 慶応義塾大学矢上キャンパス, “機械学習の最前線”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Nov.日本品質管理学会 第47回年次大会研究発表会, 立川 (統計数理研究所), “データ科学の先進技術がもたらす次世代ものづくり：創造的設計と製造”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Nov.第38回日本熱物性シンポジウム, つくば (産業技術総合研究所 つくばセンター共用講堂), “Exploiting machine learning methods for efficient polymer design”, (Stephen Wu*, Yukiko Kondo, Isao Kuwajima, Guillaume Lambard, Kenta Hongo, Junko Morikawa, Yibin Xu, Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Oct.サイエンティフィック・システム研究会 科学技術計算分科会 2017年度会合, 神戸 (ANAクラウンプラザホテル神戸), “マテリアルズインフォマティクスの最前線”, (Ryo Yoshida)
Panel discussion – Domestic2017 Oct.サイエンティフィック・システム研究会 科学技術計算分科会 2017年度会合, 神戸 (ANAクラウンプラザホテル神戸), “AIはHPCを救うか ?!”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Oct.17-1 高分子計算機科学研究会, 東京 (東京工業大学 蔵前会館), “データ科学の先進技術がもたらす次世代の材料研究”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Oct.第7回CSJ化学フェスタ2017, 東京 (タワーホール船堀), “データ科学の先進技術がもたらす材料開発手法の革新”, (Ryo Yoshida)
Panel discussion – Domestic2017 Oct.ものづくり企業に役立つ応用数理手法の研究会 第20回技術セミナー, 東京 (中央大学後楽園キャンパス), “データ分析でものづくりを変える ・・・組織, 体制, 人材育成, 分析風土・・・～ものづくりにおけるデータ利活用, 成功の鍵を探る～”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Sep.第55回 日本生物物理学会年会, 熊本 (熊本大学 黒髪北地区), “機械学習によるデータ駆動型サイエンス：現状と展望”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Oct.2017年度 統計関連学会連合大会, 名古屋 (南山大学 名古屋キャンパス), “教師なし学習で周期表を再発見できるか? ～規則性の発見と視覚化～”, (草場穫*, 郭中梁, Stephen Wu, Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Aug.日本学術振興会 マイクロビームアナリシス第141委員会 第169回研究会, 長久手 (豊田中央研究所), “外挿的予測と発見のデータ科学：機械学習で新物質を発見する”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Aug.名古屋大学大学院医学系研究科 平成29年度基盤医学特論 特徴あるプログラム オミクス解析学プログラム, 名古屋 (名古屋大学大学院), “データ科学がもたらす新しいサイエンス：外挿的予測と発見”, (Ryo Yoshida)
Tutorial – Domestic2017 Jul.技術情報協会　セミナーNo.707214, 東京 (技術情報協会), “機械学習による物質探索と材料開発技術”, (Ryo Yoshida)
Tutorial – Domestic2017 Jul.MI2Iチュートリアルセミナー (第5回), 東京 (全日通労働組合), “マテリアルズインフォマティクス概論：基礎と応用”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Jul.シミュレーションとベイズモデリング (岩波データサイエンス Vol.6刊行記念), 東京 ((株) ドワンゴ 銀座松竹スクエアセミナールーム), “シミュレーションとデータサイエンス：機械学習で新物質を発見する”, (Ryo Yoshida)
Lecture – Domestic2017 Jun.統計数理研究所 データ科学がもたらす「ものづくり」革新 ― 創造的設計と製造, 立川 (統計数理研究所), “データ科学の先進技術がもたらす次世代のものづくり：創造的設計と製造”, (Ryo Yoshida)