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寺山 慧 (Kei Terayama)

所属:   

• 横浜市立大学 理学部/生命医科学研究科 生命情報科学研究室 准教授

  • 東京工業大学元素戦略MDX研究センター 特定准教授

  • 理化学研究所 革新知能統合研究センター/計算科学研究センター 客員研究員

  • 京都大学大学院 医学研究科 ビッグデータ医科学分野 客員研究員

研究指導・研究員等募集に関して

研究分野

• 機械学習とその応用，特に創薬・材料科学・化学への応用

• 画像処理とその応用，特に水産・海洋工学への応用/人や群れの行動解析

ジャーナル論文(査読有)

2024

1. K.-Y. Chin, S. Ishida, Y. Sasaki, K. Terayama,  "Predicting condensate formation of protein and RNA under various environmental conditions",  BMC Bioinformatics, Vol.25, No.143, 2024. [DOI: 10.1186/s12859-024-05764-z]

2023

2. Y. Shimizu, M. Ohta, S. Ishida, K. Terayama, M. Osawa, T. Honma,  K. Ikeda, "AI-driven molecular generation of not-patented pharmaceutical compounds using world open patent data" Journal of Cheminformatics, 2023, Vol. 15, No.120, pp.1-11. [DOI: 10.1186/s13321-023-00791-z]

3. S. Wang, K. Mizuno, S. Tabeta, K. Terayama, S. Sakamoto, Y. Sugimoto, K. Sugimoto, H. Fukami, L. A. Jimenez, "An efficient segmentation method based on semi-supervised learning for seafloor monitoring in Pujada Bay, Philippines", Ecological Informatics, 78, 102371, 2023. [DOI: 10.1016/j.ecoinf.2023.102371]

4. K. Terayama, Y. Osaki, T. Fujita, R. Tamura, M. Naito, K. Tsuda,* T. Matsui,* M. Sumita,* "Koopmans’ Theorem-Compliant Long-Range Corrected (KTLC) Density Functional Mediated by Black-Box Optimization and Data-Driven Prediction for Organic Molecules", Journal of Chemical Theory and Computation, 2023, Vol.19, No.19, 6770–6781. [DOI: 10.1021/acs.jctc.3c00764]

5. A. Takahashi,* K. Terayama,* Y. Kumagai, R. Tamura, F. Oba, "Fully autonomous materials screening methodology combining first-principles calculations, machine learning and high-performance computing system", Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2023, Vol. 3, No. 1, 2261834. [DOI: 10.1080/27660400.2023.2261834]

6. R. Tamura,* K. Terayama, M. Sumita, K. Tsuda,* "Ranking Pareto optimal solutions based on projection free energy", Physical Review Materials, 2023, 7, 093804. [DOI: 10.1103/PhysRevMaterials.7.093804]

   • Computational Chemistry Highlights (30 Sep. 2023)

7. Y. Murakami, S. Ishida, Y. Demizu, K. Terayama*, "Design of antimicrobial peptides containing non-proteinogenic amino acids using multi-objective Bayesian optimisation", Digital Discovery, 2023, 2, 1347–1353. [DOI: 10.1039/D3DD00090G]

   • 大学院生 村上 優貴さんが筆頭著者の論文が Digital Discoveryに掲載

8. S. Nojima#*, T. Kadoi#, A. Suzuki, C. Kato, S. Ishida, K. Kido, K. Fujita, Y. Okuno, M. Hirokawa, K. Terayama*, Eiichi Morii, "Deep-learning-based differential diagnosis of follicular thyroid tumors using histopathological images", Modern Pathology, 2023, 100296. [DOI: 10.1016/j.modpat.2023.100296]

   • 大学院生 門井 辰夢さんが筆頭著者の論文 Modern Pathologyに掲載

9. S. Ishida, T. Aasawat, M. Sumita, M, Katouda, T. Yoshizawa, K. Yoshizoe, K. Tsuda, K. Terayama*,  "ChemTSv2: Functional molecular design using de novo molecule generator" WIREs Computional Molecular Science. 2023. e1680. [DOI: 10.1002/wcms.1680]

   • 薬から材料まで様々な機能性分子を設計可能なAIを開発(大学HP)

   • Introducing ChemTSv2: Toward Democratizing Functional Molecule Generators (Valence Portal)

10. K. Nakamura, E. Uchino, N. Sato, A. Araki, K. Terayama, R. Kojima, K. Murashita, K. Itoh, T. Mikami, Y. Tamada, Y. Okuno, "Individual health-disease phase diagrams for disease prevention based on machine learning", Journal of Biomedical Informatics, 2023, 104448. [DOI: 10.1016/j.jbi.2023.104448]

11. G. Deffrennes, K. Terayama, T. Abe, E. Ogamino, R. Tamura, "A framework to predict binary liquidus by combining machine learning and CALPHAD assessments", Materials & Design, 2023, 112111.  [DOI: 10.1016/j.matdes.2023.112111]

12. S. Matsumoto*, S. Ishida, K. Terayama and Yasuhshi Okuno*, "Quantitative analysis of protein dynamics using a deep learning technique combined with experimental cryo-EM density data and MD simulations", Biophysics and Physicobiology, Vol.20, 2023, e200022. [DOI: 10.2142/biophysico.bppb-v20.0022]

13. 高畑 脩平*, 榎本 大貴, 田村 亮太, 野田 遥, 石田 祥一, 寺山 慧, "読み書き困難児の包括的・網羅的スクリーニング検査の 開発にむけた予備的研究" 日本発達系作業療法学会誌, 10(1),15-23, 2023.

2022

14. N. Ienaga, S. Takahata, K. Terayama, D. Enomoto, H. Ishihara, H. Noda, H. Hagihara*, "Development and Verification of Postural Control Assessment Using Deep-Learning-Based Pose Estimators: Towards Clinical Applications", Occupational Therapy International, Vol.2022, 6952999, 2022. [DOI: 10.1155/2022/6952999]

15. R. Tamura*, M. Sumita*, K. Terayama, K. Tsuda*, F. Izumi, Y. Matsushita*, "Automatic Rietveld refinement by robotic process automation with RIETAN-FP," Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2022. [DOI: 10.1080/27660400.2022.2146470]

16. T. Yoshizawa, S. Ishida*, T. Sato, M. Ohta, T. Honma, K. Terayama*, "Selective Inhibitor Design for Kinase Homologs Using Multiobjective Monte Carlo Tree Search," Journal Chemical Information and Modeling, Vol.62, No.22, pp.5351-5360, 2022. [DOI: 10.1021/acs.jcim.2c00787]

17. H. Iwata, Y. Hayashi*, A. Hasegawa, K. Terayama, Y. Okuno*, "Classification of scanning electron microscope images of pharmaceutical excipients using deep convolutional neural networks with transfer learning," International Journal of Pharmaceutics: X, Vol. 4, 100135, 2022. [DOI: 10.1016/j.ijpx.2022.100135]

18. M. Sumita*, K. Terayama, R. Tamura, K. Tsuda, "QCforever: A Quantum Chemistry Wrapper for Everyone to Use in Black-Box Optimization," Journal Chemical Information and Modeling, Vol. 62, No. 18, pp.4427–4434, 2022. [DOI: 10.1021/acs.jcim.2c00812]

19. S. Nojima*, S. Ishida, K. Terayama, K. Matsumoto, T. Matsui, S. Tahara, K. Ohshima, H. Kiyokawa, K. Kido, K. Ukon, S. Y. Yoshida, T. T. Mitani, Y. Doki, T. Mizushima, Y. Okuno, E. A. Susaki, H. R. Ueda, E. Morii*, "A novel three-dimensional imaging system based on polysaccharide staining for accurate histopathological diagnosis of inflammatory bowel diseases," Cellular and Molecular Gastroenterology and Hepatology, Vol. 14, No. 4, pp.905-924, 2022. [DOI: 10.1016/j.jcmgh.2022.07.001]

20. A. Tokuhisa*, Y. Akinaga, K. Terayama, Y. Okamoto, and Y. Okuno, "Single-Image Super-Resolution Improvement of X-ray Single-Particle Diffraction Images Using a Convolutional Neural Network," Journal of Chemical Information and Modeling, Vol.62, No.14, pp.3352-3364, 2022. [DOI: 10.1021/acs.jcim.2c00660]

21. N. Ienaga*, K. Higuchi, T. Takashi, K. Gen, K. Terayama*, "Normal hatching rate estimation for bulk samples of Pacific bluefin tuna (Thunnus orientalis) eggs using deep learning," Aquacultural Engineering, Vol.98, 102274, 2022. [DOI: 10.1016/j.aquaeng.2022.102274]

22. T. Yoshida*, J. Zhou, K. Terayama, D. Kitazawa, "Monitoring of cage-cultured sea cucumbers using an underwater time-lapse camera and deep learning-based image analysis," Smart Agricultural Technology, Vol. 3, 100087, 2022. [DOI: 10.1016/j.atech.2022.100087]

23. Y. Motoyama*, R. Tamura*, K. Yoshimi*, K. Terayama, T. Ueno, K. Tsuda, "Bayesian optimization package: PHYSBO," Computer Physics Communications, Vol.278, 108405, 2022. [DOI: 10.1016/j.cpc.2022.108405]

24. T. Fujita#, K. Terayama#, M. Sumita*, R. Tamura, Y. Nakamura, M. Naito, Koji Tsuda*, "Understanding the evolution of a de novo molecule generator via characteristic functional group monitoring," Science and Technology of Advanced Materials, Vol.23, No.1, pp.352-360, 2022. [DOI: 10.1080/14686996.2022.2075240]

25. R. Tamura*, G. Deffrennes, K. Han, T. Abe, H. Morito, Y. Nakamura, M. Naito, R. Katsube, Y. Nose, K. Terayama*, "Machine-learning-based phase diagram construction for high-throughput batch experiments," Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2022. [DOI: 10.1080/27660400.2022.2076548]

26. R. Kanada*, K. Terayama*, A. Tokuhisa, S. Matsumoto, Y. Okuno, "Enhanced Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model Using Short-Time All-Atom Molecular Dynamics," Journal of Chemical Theory and Computation, Vol.18, No.4, pp.2062–2074, 2022. [DOI: 10.1021/acs.jctc.1c01074]

27. M. Sumita, K. Terayama, N. Suzuki, S. Ishihara, R. Tamura, M. K. Chahal, D. T. Payne, K. Yoshizoe, K. Tsuda,  "De novo creation of a naked eye–detectable fluorescent molecule based on quantum chemical computation and machine learning," Science Advances, Vol.8, No.10, eabj3906, 2022. [DOI: 10.1126/sciadv.abj3906]

    • プレスリリース: 「人工知能で蛍光有機分子を開発 －複雑な現象を示す機能性分子の開発に貢献－」

    • 「蛍光有機分子をゼロから設計するAI開発」(電波新聞 2022/3/10), 「理研、蛍光有機分子をＡＩ設計　深層学習で高性能化」(日刊工業新聞)

28. S. Ishida, K. Terayama, R. Kojima, K. Takasu, Y. Okuno, "AI-Driven Synthetic Route Design Incorporated with Retrosynthesis Knowledge," Journal of Chemical Information and Modeling, Vol.62, No.6, pp.1357–13672022. [DOI: 10.1021/acs.jcim.1c01074]

29. G. Deffrennes, K. Terayama, T. Abe, R. Tamura, "A machine learning–based classification approach for phase diagram prediction," Materials & Design, Vol.215, 110497, 2022. [DOI: 10.1016/j.matdes.2022.110497]

30. N. Ienaga, A. Cravotta, A., K. Terayama,  B. W. Scotney, H. Saito, M. G. Busà, "Semi-automation of gesture annotation by machine learning and human collaboration." Language  Resources and Evaluation, 2022. [DOI: 10.1007/s10579-022-09586-4] 

31. Wei-Hsun Hu, Ta-Te Chen, Ryo Tamura, Kei Terayama, Siqian Wang, Ikumu Watanabe, Masanobu Naito*, "Topological alternation from structurally adaptable to mechanically stable crosslinked polymer," Science and Technology of Advanced Materials, Vol.23, No.1, pp.66-75, 2022. [DOI: 10.1080/14686996.2021.2025426]

32. K. Terayama, K. Mizuno*, S. Tabeta, S. Sakamoto, Y. Sugimoto, K. Sugimoto, H. Fukami, M. Sakagami, L. A. Jimenez, "Cost-effective seafloor habitat mapping using a portable speedy sea scanner and deep-learning-based segmentation: A sea trial at Pujada Bay, Philippines," Methods in Ecology and Evolution, Vol.13, No.2, pp.339-345, 2022. [DOI: 10.1111/2041-210X.13744]

    • METHODS BLOG

33. K. Terayama*, K. Han, R. Katsube, I. Ohnuma, T. Abe, Y. Nose, R. Tamura*, "Acceleration of phase diagram construction by machine learning incorporating Gibbs' phase rule," Scripta Materialia, Vol. 28, 114335, 2022. [DOI: 10.1016/j.scriptamat.2021.114335]

2021

34. Xiaolin Sun, Ryo Tamura, Masato Sumita, Kenichi Mori, Kei Terayama, and Koji Tsuda*, "Integrating Incompatible Assay Data Sets with Deep Preference Learning," ACS Medicinal Chemistry Letters, Vol.13, No.1, pp.70-75, 2021. [DOI: 10.1021/acsmedchemlett.1c00439]

35. Y. Amamoto*, H. Kikutake, K. Kojio, A. Takahara, and K. Terayama, "Visualization of judgment regions in convolutional neural networks for X-ray diffraction and scattering images of aliphatic polyesters," Polymer Journal, Vol.53, pp.1269-1279, 2021. [DOI: 10.1038/s41428-021-00531-w]

36. K. Terayama*, M. Sumita, M. Katouda, K. Tsuda, and Y. Okuno*, "Efficient Search for Energetically Favorable Molecular Conformations against Metastable States via Gray-Box Optimization," Journal of Chemical Theory and Computation, Vol.17, No.8, pp.5419-5427, 2021. [DOI: 10.1021/acs.jctc.1c00301]

37. T. Yamashita, S. Kanehira, N. Sato, H. Kino, K. Terayama, H. Sawahata, T. Sato, F. Utsuno, K. Tsuda, T. Miyake, and T. Oguchi, "CrySPY: a crystal structure prediction tool accelerated by machine learning," Science and Technology of Advanced Materials: Methods, Vol.1, No.1, pp.87-97, 2021. [DOI: 10.1080/27660400.2021.1943171]

38. B. Ma, K. Terayama*, S. Matsumoto, Y. Isaka, Y. Sasakura, H. Iwata, M. Araki, and Y. Okuno*, "Structure-Based de Novo Molecular Generator Combined with Artificial Intelligence and Docking Simulations," Journal of Chemical Information and Modeling, Vol. 61, No.7, pp.3304-3313, 2021. [DOI: 10.1021/acs.jcim.1c00679]

39. Y. Zhang, J. Zhang, K. Suzuki, M. Sumita, K. Terayama, J. Li, Z. Mao, K. Tsuda, and Y. Suzuki*, "Discovery of polymer electret material via de novo molecule generation and functional group enrichment analysis", Applied Physics Letters, Vol.118, 223904, 2021. [DOI: 10.1063/5.0051902]

    • Selected as a Featured Article

40. S. Nojima#, K. Terayama#, S. Shimoura, S. Hijiki, N. Nonomura, E Morii, Y. Okuno,  K. Fujita*, "A deep learning system to diagnose the malignant potential of urothelial carcinoma cells in cytology specimens." Cancer Cytopathology, Vol.129, No.12, pp.984-995, 2021. [DOI: 10.1002/cncy.22443]

41. H. Habe, Y. Takeuchi, K. Terayama, and M. Sakagami, "Pose estimation of swimming fish using an NACA airfoil model for collective behavior analysis," Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.33, No.3, pp.547-555, 2021. [DOI: 10.20965/jrm.2021.p0547]

42. K. Terayama, M. Sumita, R. Tamura, and K. Tsuda*, "Black-Box Optimization for Automated Discovery," Accounts of Chemical Research, Vol.54, No.6, pp.1334-1346, 2021. [DOI: 10.1021/acs.accounts.0c00713]

43. S. Matsumoto#, S. Ishida#, M. Araki, T. Kato, K. Terayama*, and Y. Okuno* "Extraction of protein dynamics information from cryo-EM maps using deep learning," Nature Machine Intelligence, Vol.3, pp.153-160, 2021. [DOI: 10.1038/s42256-020-00290-y]

    • プレスリリース「タンパク質の柔らかさを予測するAI」(2021/2/5),

    • "New AI Tool May Speed Up Drug Discovery Using Images" (Psychology Today 2/7/2021)

44. N. Ienaga#, K. Higuchi#, T. Takashi, K. Gen, K. Tsuda, and K. Terayama*, "Vision-based egg quality prediction in Pacific bluefin tuna (Thunnus orientalis) by deep neural network," Scientific Reports, Vol.11, No.6, 2021. [DOI: 10.1038/s41598-020-80001-0]

    • プレスリリース「深層学習を用いてクロマグロの卵のふ化予測に成功」(2021/1/13)

    • 「深層学習でクロマグロ卵のふ化を予測」(日刊水産経済新聞 2021/1/13), 「養殖クロマグロ卵ふ化予測成功」(みなと新聞 2021/1/13),「横浜市大・慶大など研究者チーム、養殖クロマグロふ化予測に成功」(週刊水産新聞2021/1/18) 「クロマグロ卵、ふ化しやすさ予測「完全養殖」効率化」(日本経済新聞 2021/1/19) 「クロマグロ ふ化のしやすさ予測」(日経サイエンス2021年4月号 p.15)

2020

45. H. Hagihara*, N. Ienaga, K. Terayama, Y. Moriguchi, and M. Sakagami, "Looking represents choosing in toddlers: Exploring the equivalence between multimodal measures in forced-choice tasks," Infancy, Vol.26, pp.148–167, 2020. [DOI:10.1111/infa.12377]

46. R. Shibukawa#, S. Ishida#, K. Yoshizoe, K. Wasa, K. Takasu, Y. Okuno, K. Terayama*, and K. Tsuda*, "CompRet: a comprehensive recommendation framework for chemical synthesis planning with algorithmic enumeration," Journal of Cheminformatics,  Vol.12, No.52, 2020. [DOI: 10.1186/s13321-020-00452-5]

47. K. Mizuno*, K. Terayama, S. Hagino, S. Tabeta, S. Sakamoto, T. Ogawa, K. Sugimoto, and H. Fukami, "An efficient coral survey method based on a large‐scale 3‐D structure model obtained by Speedy Sea Scanner and U‐Net segmentation," Scientific Reports, Vol.10, No.1, 12416, 2020. [DOI: 10.1038/s41598-020-69400-5]

    • 『世界で最も効率的なサンゴ分布調査ツール(Speedy Sea Scanner)を開発』(プレスリリース 2020/8/1), 『東大のサンゴ分布調査、ダイバー潜水の80倍の効率』(日刊工業新聞2020/08/04), 『東大とウインディーなど、AIカメラアレイでサンゴ分布調査』(日経バイオテク2020/08/04), 『サンゴの分布図を効率作成』(日経産業新聞2020/09)

48. J. Zhang, K. Terayama, M. Sumita, K. Yoshizoe, K. Ito, J. Kikuchi, and K. Tsuda, "NMR-TS: de novo molecule identification from NMR spectra," Science and Technology of Advanced Materials, Vol.21, No.1, pp.552-561, 2020. [DOI: 10.1080/14686996.2020.1793382]

49. A. Tokuhisa, R. Kanada, S. Chiba, K. Terayama, Y. Isaka, B. Ma, N. Kamiya, and Y. Okuno, "Coarse-grained diffraction template matching model to retrieve multi-conformational models for biomolecule structures from noisy diffraction patterns," Journal of Chemical Information and Modeling, Vol.60, No.6, pp.2803-2818, 2020. [DOI: 10.1021/acs.jcim.0c00131]

50. K. Terayama*, M. Sumita, R. Tamura, D. T. Payne, M. K. Chahal, S. Ishihara, and K. Tsuda*, "Pushing property limits in materials discovery via boundless objective-free exploration," Chemical Science, Vol.11, pp.5959-5968, 2020. [DOI: 10.1039/D0SC00982B]

    • 『「例外」を発見するAI「BLOX」の開発』(プレスリリース 2020/05/28)

    • "Algorithm tracks down buried treasure among existing compounds"(英国王立化学会RSC Chemistry World 5/28/2020), 『「例外」発見できる人工知能』(つくばサイエンスニュース), 『新材料の開発に期待、「予想外」見つけるAIの仕組み』(日刊工業新聞 2020/05/29), 『横浜市立大など 例外を発見するＡＩ 用途越えた探索に強み』(化学工業日報 2020/6/3), 『革新的な材料の発見につながる可能性 「例外」を発見するAI開発』(TECHABLE 2020/6/9), 『理研、特殊な物性探すＡＩ、研究者の予想外物質発見も。』(日経産業新聞 2020/6/11)，『例外発見特化AIを開発』日刊産業新聞 2020/6/23, "Machine learning helps find materials that buck the trend" (Research Highlight 8/7/2020)

51. R. Katsube*, K. Terayama, R. Tamura, and Y. Nose*, "Experimental establishment of phase diagram guided by uncertainty sampling:  an application to the deposition of Zn-Sn-P films by molecular beam epitaxy," ACS Materials Letters, Vol. 2, No.6, pp.571-575, 2020. [DOI: 10.1021/acsmaterialslett.0c00104]

52. H. Hagihara#*, N. Ienaga#, D. Enomoto, S. Takahata, H. Ishihara, H. Noda, K. Tsuda, and K. Terayama*, "Computer Vision–Based Approach for Quantifying Occupational Therapists' Qualitative Evaluations of Postural Control," Occupational Therapy International, Vol.2020, 8542191, 2020. [DOI: 10.1155/2020/8542191]

53. R. Kanada*, A. Tokuhisa, K. Tsuda, Y. Okuno, K. Terayama*, "Exploring Successful Parameter Region for Coarse-Grained Simulation of Biomolecules by Bayesian Optimization and Active Learning," Biomolecules, Vol.10, Issue. 3, No. 482,  2020. [DOI: 10.3390/biom10030482]

2019

54. Y. Saito*, K. Shin, K. Terayama, S. Desai, M. Onga, Y. Nakagawa, Y. M. Itahashi, Y. Iwasa, M. Yamada, K. Tsuda*, “Deep Learning-based quality filtering of mechanically exfoliated 2D crystals,” npj Computational Materials, Vol.5, No. 124, 2019. [DOI: 10.1038/s41524-019-0262-4]

55. S. Ishida, K. Terayama, R. Kojima, K. Takasu, Y. Okuno, "Prediction and Interpretable Visualization of Retrosynthetic Reactions Using Graph Convolutional Networks," Journal of Chemical Information and Modeling, Vol. 59, No. 12, pp.5026-5033, 2019. [DOI: 10.1021/acs.jcim.9b00538]

56. K. Terayama#, A. Shinobu#, K. Tsuda, K. Takemura, A. Kitao*, "evERdock BAI: machine-learning-guided selection of protein-protein complex structure", Journal of Chemical Physics, Vol. 151, No. 21, 215104, 2019. [DOI: 10.1063/1.5129551]

57.  K. Mizuno, K. Terayama, S. Tabeta, S. Sakamoto, Y. Matsumoro, Y. Sugimoto, T. Ogawa, K. Sugimoto, H. Fukami, M. Sakagami, M. Deki, and A. Kawakubo, Development of an efficient coral-coverage estimation method using a towed optical camera array system (SSS: Speedy Sea Scanner) and deep-learning-based segmentation: A sea trial at the Kujuku-shima islands, IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2019. [DOI: 10.1109/JOE.2019.2938717]

58. K. Shin, D. P. Tran, K. Takemura, A. Kitao, K. Terayama*, and K. Tsuda*, "Enhancing biomolecular sampling with reinforcement learning: tree search molecular dynamics simulation method," ACS Omega, Vol.4, No.9, pp.13853-13862, 2019. [DOI: 10.1021/acsomega.9b01480]

59. K. Terayama*, K. Tsuda*, R. Tamura*, "Efficient recommendation tool of materials by executable file based on machine learning," Japanese Journal of Applied Physics, Vol. 58, No. 9, 098001, 2019. [DOI: 10.7567/1347-4065/ab349b]

60. K. Terayama*#, K. Shin#, K. Mizuno, K. Tsuda*, "Integration of sonar and optical camera images using deep neural network for fish monitoring," Aquacultural Engineering, Vol. 86, 102000, 2019. [DOI: 10.1016/j.aquaeng.2019.102000]

61. K. Terayama*#, R. Tamura#, Y. Nose, H. Hiramatsu, H. Hosono, Y. Okuno, K. Tsuda*, "Efficient Construction Method for Phase Diagrams Using Uncertainty Sampling," Physical Review Materials, Vol. 3, No. 3, 033802, 2019. [DOI: 10.1103/PhysRevMaterials.3.033802]

2018

62. M. Araki, H. Iwata, B. Ma, A. Fujita, K. Terayama, Y. Sagae, F. Ono, K. Tsuda, N. Kamiya, Y. Okuno*, “Improving the accuracy of protein-ligand binding mode prediction using a molecular dynamics-based pocket generation approach,” Journal of Computational Chemistry, Vol. 39, No. 32, pp.2679-2689, 2018. [DOI: 10.1002/jcc.25715]

63. N. Yoshikawa, K. Terayama, M. Sumita, T. Homma, K. Oono, K. Tsuda*, "Population-based de novo Molecule Generation, Using Grammatical Evolution," Chemistry Letters, Vol.47, No.11, pp.1431-1434, 2018. [DOI: 10.1246/cl.180665] (Selected for Editor's Choice, Cover Picture)

64. K. Terayama*, T. Yamashita, T. Oguchi, and K. Tsuda*, "Fine-grained optimization method for crystal structure prediction," npj Computational Materials, Vol.4, No. 32, 2018. [DOI: 10.1038/s41524-018-0090-y]

65. K. Terayama*, H. Iwata, M. Araki, Y. Okuno, and K. Tsuda*, "Machine Learning Accelerates MD-based Binding Pose Prediction between Ligands and Proteins," Bioinformatics, Vol.34, Issue 5, pp.770-778, 2018. [DOI: 10.1093/bioinformatics/btx638]

-2017

66. X. Yang, J. Zhang, K. Yoshizoe, K. Terayama, and K. Tsuda*, "ChemTS: An Efficient Python Library for de novo Molecular Generation", Science and Technology of Advanced Materials, Vol.18, No.1, pp.972-976, 2017. [DOI: 10.1080/14686996.2017.1401424]

67. K. Terayama*, H. Habe and M. Sakagami, “Multiple Fish Tracking with an NACA Airfoil Model for Collective Behavior Analysis,” IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Vol.8, No.4, pp.1-7 (2016). [DOI: 10.1186/s41074-016-0004-1]

68. K. Terayama*, H. Hioki* and M. Sakagami*, “A measurement method for speed distribution of collective motion with optical flow and its applications to school of fish,” International Journal of Semantic Computing, Vol.9, No.2, pp.143-168 (2015). [DOI:10.1142/S1793351X15400012]

69. K. Terayama*, H. Tsuiki*, “A Stream Calculus of Bottomed Sequences for Real Number Computation,” Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Vol.298, pp.383-402(2013). [DOI:10.1016/j.entcs.2013.09.023]

(*: corresponding author, #: equally contributed)

招待講演

1. 分子生成AIによる創薬に向けて: 多目的最適化の課題と展望, よこはまNMR研究会 第73回ワークショップ「AI創薬」, 理化学研究所横浜事業所. (2024年3月22日)

2. 生成モデルと強化学習による 分子設計: 創薬から材料まで, 神奈川県・横浜市・川崎市主催オンラインセミナー AI創薬before／after, Zoom. (2024年1月16日)

3. データ駆動型相図構築: 状態図から液液相分離まで, 統計数学×情報×物質セミナー, 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所. (2023年10月13日)

4. 強化学習を用いた分子構造の多目的最適化, CBI学会 第447回講演会「創薬研究を加速する計算科学の新潮流〜量子化学、分子動力学、機械学習の融合〜」, Zoom. (2023年7月28日)

5. De novo molecular design based on the collaboration of simulation and machine learning, The 5th R-CCS International Symposium, Zoom(神戸). (2023年2月7日)

6. 強化学習による分子シミュレーションの効率化と分子設計, 第22回日本蛋白質科学会年会, つくば. (2022年6月9日)

7.  寺山慧, シミュレーションと機械学習の連携による材料探索, 2021年度ダイナミックアライアンス合同ウェブ分科会. (2022年2月2日)

8. 寺山慧, 水中での機械学習の応用例： サンゴ被度推定からクロマグロの卵質予測まで, 第20回 食料生産技術研究会. (2021年11月16日)

9. 田村亮○，寺山慧，能動学習による状態図作成効率化手法，第1回状態図・ 計算熱力学研究会. (2021年6月28日, ○が発表者)

10. 能動学習を用いた効率的な相図作成ー材料開発への応用, 第42回IBISML研究会オーガナイズドセッション. (2021年3月4日)

11. クライオEM密度マップからの生体分子ダイナミクス情報推定-データベース・シミュレーション・機械学習の融合-, ISSPワークショップ. (2021年2月22日)

12. 機械学習による効率的なサンプリング手法の開発とその応用例, マテリアルズインフォマティクス講演会〜材料科学と情報科学のクロスオーバー〜, 九州大学伊都キャンパス. (2021年1月27日)

13. 機械学習による相図作成の効率化と例外的材料探索, 第131回 フロンティア材料研究所学術講演会「材料科学における機械学習の応用」, (2021年1月19日)

14. 化学空間や配座空間をより自由に探索するために: 様々な機械学習・最適化手法とシミュレーションの連携, 第48回構造活性相関シンポジウム (2020年12月10日)

15. AIの可能性と実応用: 魚・サンゴモニタリングから創薬・材料科学まで, 第28回海洋工学シンポジウム (2020年9月29日)

16. コンピュータビジョンと機械学習に基づくデータ駆動型最適化〜養殖現場や分子設計への応用〜, 三菱ケミカル株式会社鶴見研究所, 2020年7月13日. 

17. GPUを用いた機械学習・画像処理・最適化-創薬・材料科学・海洋工学での応用事例-, 数理工学PBL, 大阪大学豊中キャンパス, 2020年2月29日.

18. "データ駆動型科学に向けた水中モニタリング手法開発と機械学習", 理研CSRSインフォマティクス・データ科学推進プログラム成果報告会, 理研東京連絡事務所, 2020年1月29日. 

19. "Toward optimization of total environment: forward prediction and parameter optimization in MI", Materials Research Meeting 2019, I2-12-I05, 2019年12月12日.

20. "機械学習に基づく効率的なサンプリング手法の開発とその応用," 第29回日本MRS年次大会, 2019年11月27日. 

21. "機械学習と画像処理の水産・環境モニタリング応用-魚群行動とサンゴ分布の解析-," 2019年度海洋生態系モデリングシンポジウム, 2019年11月21日. 

22.  Terayama, Y. Okuno, K. Tsuda, "Reinforcement Learning and Global Optimization Techniques in Molecular Dynamics Simulations", The 57th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan, 2019年9月25日.

23. "統計モデリングとデータ駆動型科学のはざまで: 魚群行動・創薬・材料科学を例に," 生態データ統計モデルの包括的推進：個体群・群集・行動, 2019年9月4日. 

24. "AIによる水産・養殖の最適化に向けて-総合的な水圏環境モニタリング手法の開発," 第1回海中海底工学フォーラム・ZERO, 東京大学生産技術研究所 コンベンションホール, 2019年4月12日.

25. "Acceleration of MD-based Binding-Pose Prediction with Ligands and Proteins by Machine Learning," The 55th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan (日本生物物理学会), 熊本大学, 2017年9月19日.

26. "Dual-scale Fish Tracking in a Large School for Collective Behavior Analysis," International Workshop on Aqua Vision 2016, 京都大学百周年時計台記念館, 2016年9月. 

27. “円運動する魚群のデジタルデータ化と方向及び半径に着目した分析,” 方向データの統計モデリングと応用事例, 東京理科大学森戸記念館, 2014年8月26日.

国際会議(査読有)

1. Ichiro K. Shimatani, K. Terayama, M. Sakagami, “Circular regression models for identifying abnormal parts in swarm behaviors and their quantitative characterization: data science approach,” The 2nd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM 2017), Kyoto, 2017/11/1. (Refereed, Oral)

2. K. Terayama, H. Hioki, and M. Sakagami, “Measuring Tail Beat Frequency and Coast Phase in School of Fish for Collective Motion Analysis,” The 8th International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2016), Tokyo, 2016/10/30. [DOI:10.1117/12.2266447](Refereed, Oral).

3. K. Terayama, K. Hongo, H. Habe, and M. Sakagami, “Appearance-based Multiple Fish Tracking for Collective Motion Analysis,” The Third IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR 2015), pp.361-365, Kuala Lumpur, 2015/11/5. [DOI:10.1109/ACPR.2015.7486526](Refereed, Poster, acceptance rate 170/422 = 40.3%).

4. K. Terayama and M. Sakagami, “Measurement of Velocity Fields of Schools of Sardines and Existence of Averaged Tori,” The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM 2015), pp.324-325, Kyoto, 2015/10/29. (Refereed, Oral).

5. K. Terayama and H. Hioki, “A Practical Classifier for Photographs and Non-Photographic Images Based on Local Visual Features,” The 14th IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA 2015), pp.307-311, Tokyo, 2015/5/20. [10.1109/MVA.2015.7153192] (Refereed, Poster, acceptance rate 140/213 = 65.7%)

6. K. Terayama, H. Hioki and M. Sakagami, “A Measurement Method for Speed Distribution of Collective Motion with Optical Flow and its Application to Estimation of Rotation Curve,” IEEE International Symposium on Multimedia (ISM 2014), pp.32-39, Taichung, 2014/12/10. [10.1109/ISM.2014.26] (Refereed, Oral(Regular Paper), acceptance rate 19/89 = 21.3%).

研究発表(査読有)

1. 高畑脩平, 家永直人, 萩原広道, 野田遥, 榎本大貴, 石原裕之, 寺山慧, "画像解析を用いた書字能力の評価ツール開発に向けた予備的研究," 第55回日本作業療法学会, PI-29, 仙台, 2021. (ポスター)

2. K. Terayama, H. Habe and M. Sakagami, “Multiple Fish Tracking with an NACA Airfoil Model for Collective Behavior Analysis,” 第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016), OS3-5, アクトシティ浜松, 2016年8月3日. (査読あり, 口頭発表, 口頭発表採択率: 19/50 = 38%)

3. 寺山慧, 阪上雅昭 “魚群の素早い反応の観測とゆらぎ,” Proceedings on the Symposium on Simulation of Traffic Flow, Vol.21, pp.91-94 (2015). (査読有)(2015/12/11)

4. 阪上雅昭, 寺山慧 “魚群の速度構造と平均トーラスの存在,” Proceedings on the Sysmposium on Simulation of Traffic Flow, Vol.20, pp.27-30 (2014). (査読有)(2014/12/4)

5. K. Terayama, H. Hioki, “A method classifying digital images into photographs and non-photo images based on visual characteristics of hand-drawn images,” 第17回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2014), OS3-7, 岡山コンベンションセンター, 2014年7月30日. (査読あり, 口頭発表, 口頭発表採択率: 25/85 = 29.4%)

解説・総説

1. 寺山慧, "分子生成AIによる分子設計と分子同定の試み", 日本核磁気共鳴学会機関誌, Vol.13, No.2, pp.93-99. 2024.

2. 石田正一, 隅田真人, 寺山慧, 津田宏治, "分子生成AIによる新規機能性分子の発見に向けて", 実験医学, Vol.42, No.1, 2024. 

3. 石田祥一, 吉澤竜哉, 寺山慧, "深層学習と木探索に基づく de novo 分子設計", SAR News, No.44, pp.1-7, 2023. (査読有)

4. 寺山 慧, 石田 祥一, 松本 篤幸, 奥野 恭史, "クライオEM密度マップからのタンパク質ダイナミクス情報推定," 生物工学会誌, 第100巻,  第11号, 599–602, 2022年11月. [DOI: 10.34565/seibutsukogaku.100.11_59]

5. 松本 篤幸, 寺山 慧, 奥野 恭史, "深層学習技術を用いたクライオ電子顕微鏡データに潜むタンパク質運動性情報の抽出," 生物物理, 62(3), 193-197, 2022年6月. (査読有)

6. 家永直人, 寺山慧, "深層学習を用いたクロマグロの卵質評価," 養殖ビジネス 2022年4月号, pp.27-30, 2022年4月6日. 

7. 田村 亮, 寺山 慧, 勝部 涼司, 野瀬 嘉太郎, "機械学習による相図作成の効率化," 応用物理, 91巻,  2号, pp.96-100, 2022. (査読有)

8. 隅田真人, 寺山慧, 田村亮, 津田宏治, "理論化学とブラックボックス最適化による物質探索," 理論化学会誌 フロンティア, Vol.3, No.3, pp.120-132, 2021. (査読有)

9. 徳久淳師, 寺山慧, 奥野恭史, "計算創薬におけるシミュレーション・機械学習・実験の融合に向けて," アンサンブル(分子シミュレーション研究会会誌), Vol.21, No.2, pp.115-125, 2019年4月30日.

10. 寺山慧, 石田祥一, 奥野恭史, "AIによる逆合成解析に向けて," 月刊「細胞」, Vol.51, No.7, pp.12-15, 2019年5月31日.

11. 寺山慧, 石田祥一, 奥野恭史, "囲碁AIから逆合成解析へ−情報科学からのアプローチ," 化学, Vol.74 No.2, pp.36-40, 2019年1月.

12. 松原誠二郎, 寺山慧, 奥野恭史, "コンピュータ支援有機合成の現在," MEDCHEM NEWS (日本薬学会 医薬化学部会 部会誌), Vol.28 No.4, pp.181-186, 2018年11月.

書籍

1. 〈京大発〉専門分野の越え方 対話から生まれる学際の探求、萩原 広道, 佐野 泰之, 杉谷 和哉, 須田 智晴, 谷川 嘉浩, 真鍋 公希, 三升 寛人 (編著)、ナカニシヤ出版、2023年3月. (担当: 第3章コメンタリー)

2. スマート養殖技術, NTS inc., 2022年11月. (執筆者: 家永直人, 寺山慧, 執筆箇所: 第3章 第3節「深層学習によるクロマグロ卵質評価システムの構築」pp.89-95)

3. 革新的AI創薬～医療ビッグデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像～, NTS inc., 2022年7月. (執筆者: 寺山慧, 執筆箇所: 第4章 第3節 「AI創薬向け機械学習・最適化手法の開発」pp.175-184)

4. マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例, 情報技術協会, 2021年7月30日. (執筆者: 寺山慧, 隅田真人, 田村亮, 津田宏治, 執筆箇所: 第4章 第9節「機械学習による例外的材料探索の効率化」pp.167-174.)

国際会議(アブストラクト査読有)

1. S. Wang, K. Mizuno, S. Tabeta, K. Terayama, "Semantic Segmentation of seafloor images in Philippines based on semi-supervised learning," IEEE Underwater Technology (UT), Mar. 2023, Tokyo. [DOI: 10.1109/UT49729.2023.10103432]

2. G. Xu, Q. Chen, T. Yoshida, K. Terayama, Y. Mizukami, Q. Li, and D. Kitazawa, "Detection of Bluefin Tuna by Cascade Classifier and Deep Learning for Monitoring Fish Resources," OCEANS 2020,  2020/10,  Singapore. (予定)

3. K. Mizuno, S. Tabeta, S. Sakamoto, Y. Sugimoto, T. Ogawa, K. Sugimoto, K. Terayama, H. Fukami, M. Sakagami, L. Jimenez, "An efficient and low-cost survey method for making wide area seafloor map using portable Speedy Sea Scanner (P-SSS): a field test at Mayo and Pujada bays, Philippines," Ecosummit 2020, 2020/06, Gold Coast, Australia. (予定)

4. H. Hagihara, H. Ishihara, S. Takahata, K. Terayama, D. Enomoto, "Quantitative Analysis of Spatiotemporal Facial Landmark Dynamics for Pediatric Occupational Therapy: A preliminary Study," 1st International/5th Japanese Congress of Clinical Occupational Therapy, 2018/07/21, Fukuoka.

5. S. Takahata, H. Hagihara, K. Terayama, N. Ienaga, T. Koshiba, D. Enomoto, "The clinical application of image analysis technology for quantitative assessment and effect measurement of pediatric occupational therapy: A pilot study," 1st International/5th Japanese Congress of Clinical Occupational Therapy, 2018/07/21, Fukuoka.

6. K. Mizuno, S. Tabeta, Y. Matsumoto, S. Sakamoto, Y. Sugimoto, T. Ogawa, K. Sugimoto, L. A. Jimenez, K. Terayama, H. Fukami, M. Sakagami, M. Deki, A. Kawakubo, "Development of a towed optical camera array system (SSS: Speedy Sea Scanner) for sea environmental monitoring," OCEANS18 MTS/IEEE Kobe / Techno-Ocean 2018, Kobe, 2018/5/31. [DOI: 10.1109/OCEANSKOBE.2018.8558885]

7. K. Terayama, K. Mizuno, M. Deki, H. Fukami, S. Sakamoto, Y. Sugimoto, M. Sakagami, and A. Kawakubo, "Development of coral-coverage estimation method using deep learning and sea trial: at Kujuku-shima islands," OCEANS18 MTS/IEEE Kobe / Techno-Ocean 2018, Kobe, 2018/5/31. [DOI: 10.1109/OCEANSKOBE.2018.8559203]

8. K. Terayama, D. Tadokoro, K. Shimatani and M. Sakagami, “Analysis of a long-time evolution and fluctuations in the average torus shape of fish school,” The 6th International Symposium on Aero Aqua Bio-mechanisms (ISABMEC 2014), pp.68-72, Honolulu, 2014/11/14(Oral).

研究発表等(査読無)

1. G. Deffrennes, K. Terayama, R. Tamura, "Machine learning methods to help construct phase diagrams", 19th Discussion Meeting on Thermodynamics of Alloys TOFA 2024, 23-27 September 2024, Lyon. 

2. S. Ishida, T. Sato, T. Honma, K. Terayama, "Large Language Models Open New Way of AI-Assisted Molecule Design for Chemists", ChemRxiv, 2024. [DOI: 10.26434/chemrxiv-2024-1p82f]

3. 門井 辰夢，石田 祥一，寺山 慧，小野寺 祥吾，水野 勝紀，多部田 茂，鷲山 裕史，上原 陽平 ，齋藤 禎一，岡本 一利，阪本 真吾，杉本 裕介，高周波超音波と深層学習を組み合わせたアサリの分布推定手法の開発, 2024年度海洋音響学会研究発表会, 神奈川大学横浜キャンパス, 2024年6月. (口頭発表)

4. 高久雄輝，虻川和紀，寺山慧，鷲山裕史，上原陽平，齋藤禎一，岡本一利，水野勝紀, 音響コアリングシステムを用いたアサリの室内試験環境の構築と水質変化による生態調査, 2024年度海洋音響学会研究発表会, 神奈川大学横浜キャンパス, 2024年6月. (口頭発表)

5. Kei Terayama, Data-driven exploration algorithms in a search space consisting of multiple properties, the International Conference on the Science and Technology for Advanced Ceramics (STAC-13) and Data Driven Materials Research for Electronics (D2MatE), Tsukuba International Congress Center, Tsukuba, 2024年2月29日. (ポスター)

6. 門井辰夢, 寺山慧, 深層学習を用いたサンゴや海藻などの解析手法とソナーを用いた海底下の生物の解析, うみコン2024 (海と産業革新コンベンション), 令和6年1月23日. (ポスター)

   • うみコン2024に、生命医科学研究科 寺山慧准教授 が出展！

7. 吉澤竜哉、石田祥一、佐藤朋広、大田雅照、本間光貴、寺山慧、複数の特性予測モデルの信頼性を考慮した分子の多目的最適化、第51回構造活性相関シンポジウム、KO04、日本薬学会長井記念ホール、2023年11月20日-21日. (口頭発表)

   • 口頭発表賞受賞

8. 戸板太陽、石田祥一、浴本亨、池口満徳、出水庸介、辻厳一郎、寺山慧, Multiple ligands docking を用いた STING を標的とした新規ヒット化合物の探索, 第51回構造活性相関シンポジウム、KP15、日本薬学会長井記念ホール、2023年11月20日-21日. (ポスター）

9. 中居雪菜、浴本亨、山根努、寺山慧、朴三用、池口満徳、木探索分子動力学法 (TS-MD) によるヒドロキシカルボン酸受容体 (HCAR2) ― ナイアシン結合過程の探索、第51回構造活性相関シンポジウム、KP16、日本薬学会長井記念ホール、2023年11月20日-21日. (ポスター)

10. 丸橋愛美, 横山大稀, 坂田研二, 坪井裕理, 寺山 慧, 菊地 淳, "TD-NMR の広い時間領域マルチスケール性を活かした魚肉物性解析", 第62回NMR討論会, 3P47, 2023年11月9日. (ポスター)

11. 門井辰夢、石田祥一、寺山慧、小野里祥吾、水野勝紀、多部田茂、鷲山裕史、上原陽平、齋藤禎ー、岡本一利、阪本真吾、杉本裕介、高周波超音波と深層学習を組み合わせたアサリの個体数・分布把握法の確立に向けて、海洋調査技術学会 第35回研究成果発表会、ポスター発表3、東京海洋大学越中島キャンパス、2023年11月7日-8日. (ポスター)

12. Tatsuya Yoshizawa, Shoich Ishida, Tomohiro Sato, Masateru Ohta, Teruki Honma, Kei Terayama, Multi-objective Molecular Structure Generation Using Dynamic Applicability Domains Adaptation, 情報計算科学生物学会2023年大会(CBI2023)、O03-03、タワーホール船堀、2023年10月23日-26日. (口頭発表)

13. Yukina Nakai, Toru Ekimoto, Tsutomu Yamane, Kei Terayama, Sam-Yong Park, Mitsunori Ikeguchi, Binding Pathway of Hydroxycarboxylic acid receptor 2 (HCAR2) ― Niacin Explored by Tree-Search Molecular Dynamics (TS-MD), 情報計算科学生物学会2023年大会(CBI2023)、P01-07、タワーホール船堀、2023年10月23日-26日. (ポスター)

14. 福田 紗夕, 北鹿渡 秀嗣, 山角 拓也, 寺山 慧, 隅田 真人, 齊藤 尚平, "オキセピン環の骨格柔軟性に着目した環境応答型蛍光プローブの設計と合成", 2023年光化学討論会, 3P69, 2023年9月7日. (ポスター)

15. 陳佳盈、石田祥一、寺山慧、RNAとタンパク質を用いた液-液相分離実験に関するデータベース構築と予測モデル開発、第23回蛋白質科学会年会、1P-048、名古屋、2023年7月5日-7日. 

16. Shulei Wang, Katsunori Mizuno, Kei Terayama, Shigeru Tabeta, Shingo Sakamoto, Yusuke Sugimoto, Kenichi Sugimoto, Hironobu Fukami, Lea Jimenez, "An efficient and low-cost survey method for making wide area seafloor map using portable Speedy Sea Scanner (P-SSS): a field test at Mayo and Pujada bays, Philippines", EcoSummit, 14 June, 2023. 

17. 王姝蕾, 水野 勝紀, 多部田 茂, 寺山 慧, "Semantic Segmentation of seafloor images in Philippines based on semi-supervised learning", 2023年度海洋理工学会, 2023年6月9日.

18. 小野里 祥吾, 水野 勝紀, 多部田 茂, 寺山 慧, 鷲山 裕史, 上原陽平, 斎藤 禎一, 岡本 一理, 阪本真吾, 杉本 裕介, "高周波超音波と 3 次元ニューラルネットワークによるアサリの検出方法の基礎的検討", 2023年度海洋理工学会, 2023年6月9日.

19. 上田 麟太郎, 虻川 和紀, 寺山 慧, 鷲山 裕史, 上原 陽平, 齋藤 禎一, 岡山 一利, 水野 勝紀, 音響コアリングシステムを用いた堆積層内のアサリの自動判別手法における基礎的な検討, 2023年度海洋音響学会研究発表会, 神奈川大学横浜キャンパス, 2023年5月25日. (口頭発表)

20. Yoshifumi Amamoto,* Chie Koganemaru, Ken Kojio, Atsushi Takahara, Sayoko Yamamoto, Kazuki Okazawa, Yuta Tsuji, Toshimitsu Aritake, Kei Terayama,* "A machine learning approach to designing tough and degradable polyamides based on multiblock structures", ChemRxiv, 2022. [DOI: 10.26434/chemrxiv-2023-jm387]

21. Ryo Tamura, Kei Terayama, Katsunari Oikawa, Tetsuya Fukushima, Kazutomo Ishi, Hikaru Kouta, Takahiro Misawa, Kazuyoshi Yoshimi, "DxMT: Data generation and utilization materials research and development projects", CCP2023 - 34th IUPAP Conference on Computational Physics, August 4 - 8, 2023. (ポスター)

22. K. Terayama, Y. Osaki, T. Fujita, R. Tamura, M. Naito, K. Tsuda, T. Matsui, M. Sumita, "Koopmans’ Theorem-Compliant Long-range Corrected (KTLC) Density Functional Mediated by Black-box Optimization and Data-Driven Prediction for Organic Molecules", ChemRxiv, 2022. [DOI: 10.26434/chemrxiv-2023-5nktj]

23. Chin Ka Yin, Shoichi Ishida, Kei Terayama, "Predicting condensate formation of protein and RNA under various environmental conditions", bioRxiv, 2022. [DOI: doi.org/10.1101/2023.06.01.543215]

24. Yuki Murakami, Shoichi Ishida, Yosuke Demizu, Kei Terayama, "Design of antimicrobial peptides containing non-proteinogenic amino acids using multi-objective Bayesian optimisation", CheRrxiv, 2022. [DOI: 10.26434/chemrxiv-2023-cbrjc-v2]

25. 村上優貴, 石田祥一, 出水庸介, 寺山慧, 多目的ベイズ最適化を用いた非天然アミノ酸を考慮した抗菌ペプチド設計手法の検討, 日本薬学会第143年会, 27E2-pm17S, 札幌, 2023年3月27日. (口頭発表)

26. 佐藤 朋広, 寺山 慧, 本間 光貴, 新規骨格阻害剤の探索における機械学習モデルの予測適用範囲の拡大を目的とした転移学習に関する網羅的検証, 日本薬学会第143年会, 27M3-pm08, 札幌, 2023年3月27日. (口頭発表)

27. Yoshitaro Nose, Ryoji Katsube, Kei Terayama, Ryo Tamura, "Smart determination of process window for MBE deposition of ZnSnP2 assisted by machine learning," International Photovoltaic Science and Engineering Conference (PVSEC-33), Nagoya, Nov 17, 2022.  

28. 吉澤竜哉, 石田祥一, 佐藤朋広, 大田雅照, 本間光貴, 寺山慧, 強化学習に基づく分子生成手法を用いたキナーゼ選択的阻害剤の設計, 第50回構造活性相関シンポジウム, KO-03, 2022/11/10. (口頭発表, SAR Presentation Award受賞)

29. 星野小百合, 石田祥一, 河東田道夫, 隅田真人, 奥野恭史, 寺山慧, "短時間MDシミュレーションによるリガンド-タンパク質間結合親和性推定手法の検討," 第50回構造活性相関シンポジウム, KP-09, 2022/11/10. (ポスター, SAR Presentation Award受賞)

30. 丸橋愛美, 横山大稀, 坂田研二, 寺山慧, 菊地淳, "NMR による閉鎖循環式陸上養殖魚の代謝・肉質分析," 第61回NMR討論会, 2022年11月10日. (ポスター)

31. G. Deffrennes, K. Terayama, T.  Abe, R. Tamura, "Prédiction du liquidus de systèmes binaires par apprentissage automatique," MATÉRIAUX, Lille Grand Palais, France, 28/10/2022.

32. Y. Murakami, S. Ishida, Y. Demizu, K. Terayama, "Multi-objective Bayesian optimization for antimicrobial peptides design using non-natural amino acids," 情報計算科学生物学会2022年大会(CBI2022), P08-17, タワーホール船堀, 2022年10月25-27日.（ポスター）

33. K. Chin, S. Ishida, K. Terayama, "Development of machine learning models to predict liquid-liquid phase separation of biomolecules and its environmental factors, " 第60回生物物理学会年会, 3Pos083, 函館アリーナ, 2022年9月28-30日. (ポスター)

34. R. Kanada, K. Terayama, A. Tokuhisa, S. Matsumoto, Y. Okuno, "Efficient Conformational Sampling with an Adaptive Coarse-Grained Elastic Network Model using Dynamic Cross-Correlation Coefficient," 第60回生物物理学会年会, 3Pos019, 函館アリーナ, 2022年9月28-30日. (ポスター)

35. Y. Nakai, T. Ekimoto, T. Yamane, N. Ogawa, M. Inoue, K. Terayama, M. Ikeguchi, "木探索分子動力学法による Interleukin-2-inducible T-cell kinase 活性化経路の探索," 第60回生物物理学会年会, 3Pos080, 函館アリーナ, 2022年9月28-30日. (ポスター)

36. Y. Murakami, S. Ishida, Y. Demizu, K. Terayama, "非天然アミノ酸を加味した低毒性抗菌ペプチド設計に向けた多目的ベイズ最適化の検討," 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), P-72, 大阪, 2022年9月14日. (ポスター)

37. T. Yoshizawa, S. Ishida, T. Sato, M. Ohta, T. Honma, K. Terayama, "強化学習に基づく分子生成手法を用いた選択的阻害剤の設計," 第11回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2022), P-74, 大阪, 2022年9月14日. (ポスター)

38. H. Ishihara, H.Hagihara, N. Ienaga, D. Enomoto, H. Noda, K. Terayama, S. Takahata, "A semi-automated tablet-based assessment tool for handwriting ability," 18th WFOT International Congress, 2022/8/28.

39. 丸橋 愛美, 横山 大稀, 坂田 研二, 寺山 慧, 菊地 淳, "海水循環型ハタ類陸上養殖における環境代謝分析," 第11回JACI/GSCシンポジウム, E-44, 2022年6月15-16日. (ポスター)

40. M. Sumita, K. Terayama, R. Tamura, K. Tsuda, "QCforever: Quantum chemistry for everyone", ChemRxiv, 2022. [DOI: 10.26434/chemrxiv-2022-6wgzk]

41. T. Yoshizawa, S. Ishida, T. Sato, M. Ohta, T. Honma, K. Terayama, "Selective Inhibitor Design for Kinase Homologs Using Multiobjective Monte Carlo Tree Search", ChemRxiv, 2022. [DOI: 10.26434/chemrxiv-2022-hcxx4-v2]

42. Kazuki Nakamura, Eiichiro Uchino, Noriaki Sato, Ayano Araki, Kei Terayama, Ryosuke Kojima, Koichi Murashita, Ken Itoh, Tatsuya Mikami, Yoshinori Tamada, Yasushi Okuno, "Individual health-disease phase diagrams for disease prevention based on machine learning", arXiv:2205.15598, 2022. 

43. 家永直人,  樋口健太郎,  高志利宣,  沖田光玄, 林田貴雄, 玄浩一郎, 寺山慧, 深層学習によるクロマグロの卵質評価システムの開発, 日本水産学会春季大会, 2022年3月27日. (口頭発表)

44. 佐藤朋広，寺山慧，本間光貴，転移学習を用いた活性予測モデルの新規化合物シリーズに対するモデル適用性の改善, 第49回構造活性相関シンポジウム, 2021年11月18日. (SAR Award（ポスター）賞)

45. 吉澤竜哉，石田祥一，佐藤朋広，寺山慧 ，Dscore に基づく多目的最適化による ChemTS を用いた選択的阻害剤の設計, 第49回構造活性相関シンポジウム, 2021年11月18日.

46. 中居雪菜，浴本亨，山根努，小川直樹，寺山慧，池口満徳，TS-MD による Interleukin-2-inducible T-cell kinase 活性化機構の解明, 第49回構造活性相関シンポジウム, 2021年11月18日. 

47. Yukina Nakai, Toru Ekimoto, Tsutomu Yamane, Naoki Ogawa, Kei Terayama, Mitsunori Ikeguchi, Activation Pathway of IL-2-inducible T cell kinase Explored by Tree-Search Molecular Dynamics, Chem-Bio Informatics Society(CBI) Annual Meeting 2021, 2021年10月26-28日. (エクセレントポスター賞)

48. Chin Ka Yin, Shoichi Ishida, Tomohiro Sato, Kei Terayama, Predicting phase separation protein and its experimental condition using machine learning, Chem-Bio Informatics Society(CBI) Annual Meeting 2021, 2021年10月26-28日.

49. 水野勝紀，多部田茂，阪本真吾，杉本裕介，寺山慧，深見裕伸，阪上雅昭，Lea.A.Jimenez，"Speedy Sea Scanner-portable(SSS-P)を用いたフィリピン沿岸域の海底環境調査"，日本沿岸域学会第33回研究討論会，2021年6月18日.

50. 阪本真吾，杉本裕介，水野勝紀，多部田茂，寺山慧，深見裕伸，高効率な海底マッピングシステム Speedy Sea Scanner－実用化に向けて－，海洋理工学会春季大会，2021年6月11日. (口頭発表, ベストプレゼンテーション賞)

51. 岩田浩明, 長谷川亜樹, 林祥弘, 寺山慧, 熊田俊吾, 奥野 恭史. 「画像AIモデルを用いた添加剤粒子画像の分類および特徴抽出」 日本薬剤学会第36年会, 2021年5月13-15日. (ポスター発表)

52. T. Fujita*, K. Terayama, M. Sumita*, H. Izawa, K. Tsuda, K. Morihashi, "Machine Learning Analysis for Photo-Induced Phenomena of 1-Methyl-3-(N-(1,8-Naphthalimidyl)ethyl)imidazolium Salts," ChemRxiv, 2020. [DOI:10.26434/chemrxiv.13259726.v1]

53. 竹内よしき, 本郷昴貴, 寺山慧, 波部斉, "魚群映像中での突発的行動に対応した姿勢推定手法の検討," Vision Engineering Workshop 2020 (ViEW 2020), IS1-26, 12月3日. (ポスター発表)

54. 勝部涼司, 寺山慧, 田村亮, 野瀬嘉太郎, "機械学習を援用した効率的な ZnSnP2 成膜条件探索," 第 17 回「次世代の太陽光発電シンポジウム」, 2020年10月15日. (オンライン口頭発表, 注目講演)

55. 家永直人, A. Cravotta, 寺山慧, B. W. Scotney, 斎藤英雄, M. G. Busà, "能動学習によるジェスチャーのアノテーションの半自動化," 第25回知能メカトロニクスワークショップ, pp.126-133, 2019年9月8日. (Oral)

56. R. Shibukawa, S. Ishida, K. Yoshizoe, K. Wasa, K. Takasu, Y. Okuno, K. Terayama, K. Tsuda, "CompRet: a comprehensive recommendation framework for chemical synthesis planning with algorithmic enumeration," ChemRxiv, 2020. [DOI: 10.26434/chemrxiv.12295976.v1]

57. J. Zhang, K. Terayama, M. Sumita, K. Yoshizoe, K Ito, and K. Tsuda, "NMR-TS: De Novo Molecule Identification from NMR Spectra," ChemRxiv, 2020. [DOI: 10.26434/chemrxiv.12057900.v1] 

58. S. Matsumoto, S. Ishida, M. Araki, T. Kato, K. Terayama, and Y. Okuno, "Extraction of Protein Dynamics Information Hidden in Cryo-EM Map Using Deep Learning," bioRxiv 2020.02.17.951863. [DOI: 10.1101/2020.02.17.951863]

59. K. Terayama,  "Applications of Computer Vision Techniques for Underwater Monitoring," Mini symposium, Davao Oriental State University,  2019年12月6日. (Oral)

60. 萩野誠一朗, 水野勝紀, 寺山慧, 鈴木翔太, 多部田茂, "Speedy Sea Scannerを用いた久米島沿岸域海底調査とU-netによるサンゴ被度評価とその考察," 海洋調査技術学会第31回研究成果発表会, 2019年11月28-29日. (口頭発表) (若手優秀発表賞)

61. J. Zhang, K. Terayama, M. Sumita, K. Ito, J. Kikuchi, K. Tsuda, "Toward automatic metabolite identification by machine learning of observed and simulated NMR spectra", 第58回NMR討論会, 2019年11月7-9日. (Poster) 

62. 張金哲, 寺山慧, 隅田真人, 伊藤研悟, 菊地淳, 津田宏治, "Identification of molecules by de novo molecule generation from NMR spectra," 第42回ケモインフォマティクス討論会, 1P09 , 東京大学本郷キャンパス, 2019 年10月28日. (Poster)

63. S. Ishida, K. Terayama, R. Kojima, K. Takasu, Y. Okuno, "Interpretable Reaction Prediction using Graph Convolutional Networks," CBI学会2019年大会, P6-01, 2019年10月22-24日. (ポスター)(予定)

64. A. Tokuhisa, R. Kanada, S. Chiba, K. Terayama, S. Matsumoto, Y. Isaka, B. Ma, N. kamiya, Y. Okuno, "Challenging for multi-conformational analysis of chromatin using the two-dimensional template matching method," The 57th Annual Meeting of the BSJ, Miyazaki, 2019年9月24日. (Poster)

65. 荒木綾乃, 寺山慧, 内野詠一郎, 奥野恭史, "弘前検診データを用いた機械学習モデルに基づく検査項目の制御探索と疾患発症抑制に向けた介入方法の検討," 第2回COI学会, 2019年9月20日. (ポスター) (優秀賞)

66. 尾﨑大和, 藤田健宏, 松井亨, 寺山慧, 隅田真人, 守橋健二, "長距離補正密度汎関数における領域分割パラメータの簡便な決定法," 分子化学討論会, 名古屋, 2019年9月16日. (ポスター)

67. 萩野誠一朗, 水野勝紀, 寺山慧, 鈴木翔太, 多部田茂, "Speedy Sea Scannerを用いた久米島沿岸域海底調査とU-netを用いたサンゴ被度推定手法の検討," 日本沿岸域学会 研究討論会, 大阪府立大学 I-siteなんば, 2019年7月19日. (優秀講演表彰)

68. Y. Saito, K. Shin, K. Terayama, S. Desai, M. Onga, Y. Nakagawa, Y. M. Itahashi, Y. Iwasa, M. Yamada, K. Tsuda, "Deep learning-based quality filtering of mechanically exfoliated 2D crystals," arXiv:1907.03239, 2019. 

69. S. Ishida, K. Terayama, R. Kojima, K. Takasu, Y. Okuno, "Prediction and Interpretable Visualization of Synthetic Reactions Using Graph Convolutional Networks," ChemRxiv, 2019. [DOI: 10.26434/chemrxiv.8343995.v1]

70. 竹内よしき，本郷昴貴，寺山慧，波部斉, "魚の位置姿勢変化モデルを用いた魚群映像中の個体追跡," 情報処理学会第81回全国大会, 福岡大学七隈キャンパス, 2019年3月15日. (学生奨励賞)

71. T. Yamashita, K. Terayama, S. Kanehira, N. Sato, H. Kino, K. Tsuda, T. Miyake, and T. Oguchi, "Development of crystal structure prediction tool," さきがけマテリアルズインフォマティクス領域 国際シンポジウム, 東京大学本郷キャンパス, 2019年2月9-11日. (ポスター) (予定)

72. 萩野誠一朗，水野勝紀，押味良太，阪本真吾，寺山慧，多部田茂，Speedy sea scannerを用いた久米島沿岸域における海底撮影調査とサンゴの被度分析手法について，日本サンゴ礁学会第21回大会，琉球大学千原キャンパス，2018年11月23日.

73. 渋川亮祐, 石田祥一, 寺山慧, 美添一樹, 奥野恭史, 津田宏治, 証明数探索を用いた化合物合成経路列挙アルゴリズム, 第21回情報論的学習理論ワークショップ, かでる2.7・北大, 2018年11月5日. (学生優秀プレゼンテーション賞 ファイナリスト)

74. A. Tokuhisa, R. Kanada, S. Chiba, Y. Isaka, B. Ma, S. Matsumoto, K. Terayama, Y. Okuno., A template matching method for coarse-grained molecular modeling using a noisy single particle coherent diffraction pattern, 日本生物物理学会第56回年会, 岡山大学, 2018年9月15日.

75. 藤田健宏, 寺山慧, 隅田真人, 井澤浩則, 津田宏冶, 守橋健二, 1-メチル-3-(N-(1,8-ナフタルイミジル)エチル)イミダゾリウム塩の発光・呈色推定モデル, 第12回分子科学討論会2018, 福岡国際会議場, 2018年9月12日.

76. 高畑脩平, 萩原広道, 榎本大貴, 家永直人, 石原裕之, 小芝駿王, 寺山慧, 作業療法効果の定量化に向けた予備的研究ー画像処理技術OpenPoseの臨床的応用ー, 第52回日本作業療法学会, 名古屋国際会議場, 2018年9月7日.

77. N. Yoshikawa, K. Terayama, T. Honma, K. Oono, K. Tsuda, Population-based de novo molecule generation using grammatical evolution, 256th ACS National Meeting & Exposition, Boston, 2018/08/21.

78. 水野勝紀, 多部田茂, 寺山慧, 阪本真吾, 杉本祐介, 小川年弘, 杉本憲一, 阪上雅昭, 深見裕伸, 出来真由美, 岩岡千香子, 川久保晶博, "曳航式光学カメラアレイシステム(SSS:Speedy Sea Scanner)の開発と長崎県九十九島沿岸における海域試験", 第27回 海洋工学シンポジウム, 日本大学理工学部駿河台キャンパス, 2018年8月7日.

79. 水野勝紀, 多部田茂, 寺山慧, 阪本真吾, 杉本祐介, 小川年弘, 杉本憲一, 阪上雅昭, 深見裕伸, 出来真由美, 岩岡千香子, 川久保晶博, "Speedy Sea Scanner (SSS)の開発とサンゴの被度分布定量手法の提案," 平成30年度海洋理工学会春季大会, 東京海洋大学品川キャンパス, 2018年6月8日. (口頭発表) (ベストプレゼンテーション賞)

80. 寺山慧, 波部斉, 佐藤僚太, 松岡高輝, 津田宏治, "CNNを用いた大規模魚群の個体検出手法," 第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017), 広島. (Poster)

81. 渡邉浩一, 臼田泰如, 寺山慧, 瑞慶覧長空, 須田智晴, 佐野泰之, "学際教育を求めてーInterdisciplinarityの歴史と理論ー, " 学際系学部の教養教育 報告書 教員にとっての学際／学生にとっての学際, pp.105-122, 2017年3月.

82. 阪上雅昭, 寺山慧, "魚群の速度場の解析：平均トーラスの普遍性とゆらぎの挙動", 日本物理学会2017春季大会, 7pL41-12, 大阪, 2017年3月17日.

83. 本郷昂貴, 寺山慧, 波部斉, "高精度魚群追跡のための魚影モデルを用いた魚の移動予測", 第26回インテリジェン ト・システム・シンポジウム(FAN2016), F1A1, 大阪大学吹田キャンパス, 2016年10月28日.

84. M. Sakagami, K. Terayama, "Universal properties of torus states in fish schools", 数理解析研究所研究集会『生物流体現象におけるミクロ運動とマクロ運動』, 京都大学, 2016年10月24日.

85. 阪上雅昭, 寺山慧, "魚群トーラスの速度場のもつ普遍性", 日本物理学会2016秋季大会, 13aAH-5, 金沢, 2016年9月13日.

86. 波部斉, 寺山慧, 溝口拓也, 本郷昂貴, 阿部孝司, 井口信和, "養殖技術向上支援を目指した魚遊泳映像の自動解析," 平成28年度日本水産学会秋季大会, 955, 近畿大学農学部奈良キャンパス, 2016年9月9日. (poster)

87. T. Mizoguchi, H. Habe, K. Terayama, K. Abe, N. Iguchi, "Simultaneous Estimation of Population and Depth of Swimming Fishes in Cloudy Water," 第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016), アクトシティ浜松, 2016年8月4日. (poster)

88. 溝口拓也, 波部斉, 寺山慧, 阿部孝司, 井口 信和, "局所特徴を用いた不鮮明な魚群画像の個体数と深度の推定​", 第22回画像センシングシンポジウム(SSII2016), IS3-35, パシフィコ横浜, 2016年6月10日. (poster)

89. 本郷昂貴, 寺山慧, 波部斉, "魚群行動解析のための姿勢を考慮した魚の移動予測", 第22回画像センシングシンポジウム(SSII2016), IS2-05, パシフィコ横浜, 2016年6月9日. (poster)

90. 溝口拓也, 波部斉, 寺山慧, 阿部孝司, 井口 信和, "濁りがある水中を遊泳する魚の個体数と深度の同時推定", 情報処理学会CVIM研究会, 立命館大学・大阪いばらきキャンパス, 2016年5月12日. (情報処理学会研究報告, Vol.2016-CVIM-202, No.37, pp.1-6 (2016).)

91. 本郷昂貴, 寺山慧, 波部斉, "魚群行動解析のための姿勢を考慮した魚の追跡", 情報処理学会CVIM研究会, 立命館大学・大阪いばらきキャンパス, 2016年5月12日.

92. 寺山慧，阪上雅昭, “魚群のダイナミクス ~ 平均トーラス，ゆらぎ・相関，情報伝達 ~,” 2015年度第1回CCS研究会, 早稲田大学, 2015年6月11日.

93. M. Sakagami and K. Terayama, “Averaged Torus and fluctuation of fish schools,” International Conference on Mathematical Modeling and Applications 2014 'Crowd Dynamics'(ICMMA 2014), Tokyo, 2015/1/11(Poster).

94. 寺山慧，阪上雅昭, “回転運動するマイワシの群れに対する回転曲線の計測と解析,” 数理解析研究所研究集会『生物流体力学における計測問題』, 京都大学, 2014年11月4日. (数理解析研究所講究録 1940, pp.16-23(2015))

95. 寺山慧, 田所大輔, 阪上雅昭, “魚群トーラス形状の時間発展：画像解析，回転曲線，ゆらぎ,” 第10回複雑コミュニケーションサイエンス研究会, 大阪大学, 2014年5月19日.

96. 田所大輔, 阪上雅昭, 寺山慧, 炭谷竜太, “魚群トーラス形状の時間発展：回転曲線と速度分布の進化,” 日本物理学会2014春季大会, 東海大学, 2014年3月27日.

97. K. Terayama, H. Tsuiki, “A Stream Calculus of Bottomed Sequences for Real Number Computation,” 第16回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ(PPL2014), 阿蘇, 2014年3月6日. (カテゴリ2(国外既発表論文))

98. 寺山慧, 阪上雅昭，炭谷竜太, “オプティカルフローを用いた魚群のローテーションカーブの推定,” 情報処理学会CVIM研究会, 大阪大学, 2014年1月23日. (口頭発表) (情報処理学会研究報告, Vol.2014-CVIM-190, No.17, pp.1-8(2014).)

99. 阪上雅昭，寺山慧，炭谷竜太, “魚群のダイナミクスと情報伝達,” 数理解析研究所研究集会『生物流体力学における流れ構造の解析と役割』, 京都大学, 2013年11月12日. (数理解析研究所講究録 1900, pp.110-117(2014))

100. 阪上雅昭, 寺山慧, 炭谷竜太, “魚群のトーラス形状とその回転曲線：動画解析とシミュレーション,” 日本物理学会2013年秋季大会, 徳島大学, 2013年9月25日.

101. 寺山慧, 立木秀樹, “不定元入り文字列を扱う言語XPCFの表現能力,” 第15回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ(PPL2013), 会津若松, 2013年3月5日.

102. K. Terayama, H. Tsuiki, “Real Number Computation with a Calculus of Bottomed Sequences,” Continuity, Computability, Constructivity―From Logic to Algorithms, Trier(Germany), 2012/05/29(Oral).

103. 櫻川貴司, 寺山慧, “最短頂点間距離とトレース,” 理論計算機科学と圏論ワークショップ(CSCAT2012), 慶応大学, 2012年3月12日.

104. 寺山慧, 立木秀樹, “X-PCF ― 0,1, ⊥-無限列を表現とした実数上の形式計算体系,” 第14回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ(PPL2012), 白浜, 2012年3月8日.

105. K. Terayama, H. Tsuiki, “PCF extended with bottomed sequences for real number computation,” Kyoto Symposium on Computable Analysis 2012, Kyoto Sangyo University, 2012/2/25.

アウトリーチ活動

• 機械学習とその応用ー医療, 創薬, 材料科学から魚の養殖までー, サイエンスカフェ2019計算機科学の最前線, 三菱みなとみらい技術館, 2020年1月18日. 

競争的資金・外部資金等

• 「産学連携による次世代創薬AI開発」

  • AMED創薬総合支援事業 (担当: 分担)

  • 研究期間: 2020年8月-2025年3月

• 「深層学習に基づくクロマグロ卵質予測システムの構築」

  • 文部科学省: 科学研究費（若手）(担当: 代表)

  • 研究期間: 2020年4月-2023年3月

• 「プレシジョンメディスンを加速する創薬ビッグデータ統合システムの推進」

  • 文部科学省:「富岳」成果創出加速プログラム (担当: サブ課題チームリーダー)

  • 研究期間: 2020年4月-2023年3月

• ペンタブレットを用いた子どもの書字能力の評価・支援ツールの開発

  • 2019年度(公財)電気通信普及財団研究調査助成 (担当: 共同研究者)

  • 研究期間: 2020年4月-2021年3月

• 複雑な高次構造を取り入れた高分子インフォマティクス技術の確立

  • 理研-九大科学技術ハブ 共同研究プログラム 担当: 共同代表者 (共同代表者: 天本 義史)

  • 研究期間: 2019年-2020年3月

• クロマチン高次構造解析を目的としたAIを活用したXFELテンプレートマッチング法の高度化

  • HPCIシステム利用研究課題 (担当: 副代表者 (代表者: 徳久 淳師))

  • 研究期間: 2019年4月-2020年3月

• 養殖業成長産業化技術開発事業 （３）スジアラ用高効率飼料の開発

  • 水産庁: 養殖業成長産業化技術開発事業

  • 研究機関: 2019年-

  • 担当: 構成員

• フィリピン南東部の沿岸環境保全のための包括的沿岸生態系評価システムの開発

  • 日本学術振興会: 二国間（フィリピン）交流事業

  • 研究期間: 2019年 - 2021年

  • 担当:日本側参加者 (代表者: 水野 勝紀)

• 大規模群泳行動データセットとインタラクション解析手法の構築

  • 文部科学省: 科学研究費（新学術領域研究）

  • 研究期間: 2017年4月-2019年3月

  • 担当: 連携研究者 (代表者:近畿大学波部斉准教授)

• カメラ・ソナー情報統合によるクロマグロ養殖支援技術の開発

  • 科学技術振興機構: 平成28年度 戦略的創造研究推進事業(ACT-I) 研究領域「情報と未来」

  • 研究期間: 2016年12月-2018年3月

  • 担当: 代表者

企業との受託研究・共同研究等

• 株式会社村田製作所・東京工業大学との共同研究

  • 2023年12月1日-2025年11月30日

• 株式会社データグリッドからの受託研究

  • 2023年4月1日-2023年9月30日

• 人工知能を用いた新規病理診断システムの開発

  • 国立大学法人大阪大学との共同研究

  • 2020年-2028年3月31

• 音響を活用した浜名湖の水産生物の生態調査技術に関する研究

  • 国立大学法人東京大学、一般財団法人マリンオープンイノベーション機構、静岡県水産・海洋技術研究所との共同研究

  • 2022年7月-2024年2月, 2023年4月3日から2024年2月28日

• 容器内の付着粒認識のAI開発

  • 伊藤忠ﾃｸﾉｿﾘｭｰｼｮﾝｽﾞと京都大学大学院医学研究科の共同研究

  • 2018年10月-2019年3月

企画等

• 世界で最も美しい湾クラブ加盟認定記念「九十九島の日 研究発表会～九十九島の生きものを知ろう～」, 九十九島水族館海きらら, 2018年9月17日.

編集委員等

• CBIジャーナル 編集委員

  • 2024年4月-

その他

• CREST「環境変動に対する植物の頑健性の解明と応用に向けた基盤技術の創出」研究領域 「モデリング技術ワークショップ」外部アドバイザー(2019年11月17日)