タイトル：実験化学に基づいた不均一系触媒の設計を支援する機械学習モデルの開発

発表に関連する論文など：

1. T. Takayama, S. Takasuka, Y. Harashima, M. Fujii, "Experimental and Theoretical Factors in CO2 Reduction on Pd-Based Electrocatalysts and Their Applicability for Integration with Data-Science and High-Throughput Experiments" ChemElectroChem (2025), Ahead of print. OPEN ACCESS!!

https://doi.org/10.1002/celc.202500151

中野さん：[P011]　Pt系合金中のPtのBader電荷を予測する機械学習モデルの構築と第二級アルコールの脱水素に高活性なPt系合金触媒の探索への応用

増田さん：[1G30] 　ニューラルネットワークポテンシャルを用いたペロブスカイト型金属酸化物光カソードのドーピング設計手法の開発

タイトル：Covariance linkage assimilation method for unobserved data exploration

Phys. Rev. Materials 9, 093803 (2025).

こちらの論文は当研究室で開発している物質科学向けデータ同化プログラム「CLAUDE」に関する論文です。

タイトル：Multi-objective Bayesian Optimization for Experimental Design in Copolymerization and Revealing Chemical Mechanism of Pareto Fronts

共重合体の特性最適化に向け、分子量や組成比など複数の目標を同時に考慮するマルチ目的ベイズ最適化とフロー合成を統合。特性間のトレードオフをPareto frontで可視化し、量子化学計算でその起源を解明しました。

生成AIと生成モデルの化学分野への応用を概説し、GANを用いた新規無機材料設計の研究成果を紹介するとともに、教育現場における対話的・探索的学びへの活用可能性について私見を述べた。

タイトル：Machine-Learning-Driven Photocurrent Prediction in Multielement-Doped Hematite Photoelectrodes

多元元素ドープヘマタイト光電極のPEC性能を予測する機械学習モデルを構築。2段階LASSOで重要特徴量を抽出し、高精度な予測を達成。ラマンや組成情報を活用し、性能向上に寄与するドーパント傾向も明らかにし、Hfドープによる性能向上を実証しました。

タイトル：Experimental and Theoretical Factors in CO2 Reduction on Pd-Based Electrocatalysts and Their Applicability for Integration with Data-Science and High-Throughput Experiments

Carbon-Capture-Strage and Utilization (CCSU)を取り巻く環境から、CO2の電解還元による有価物生成に関する総説です。特に、Pd系電極の特性を具体例に、その電極触媒特性の実験的解析と計算化学による理解について概説しています。その理解に基づいた、データサイエンス先導型の電極触媒開発の可能性と将来像についても提示しています。

[P13]: SrTiO3光触媒への2価の金属カチオンのドープによる水分解活性の向上と理論的解析

発表に関連する論文：

1. K. Nishiguchi, T. Takayama, S. Takasuka, Y. Harashima, M. Fujii, S. Ten-no, "Divalent cation doping into SrTiO3 for enhancing the photocatalytic performance of water splitting" J. Phys. Chem. Lett. (2025) 16, 2823−2830.

https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.5c00070

タイトル：Utilization of Neural Network Potential for Finding Perovskite-Type Metal Oxide Photocathodes Capable of Producing Hydrogen

欠陥科学に基づいたp型酸化物半導体の探索について、機械学習手法であるニューラルネットワークポテンシャル（NNP）を活用できることを見出しました。NNPはDFT計算の計算結果を高精度に短時間で予測できる計算手法として注目されており、当該論文ではその計算精度の検証も行なっています。その探索の結果として、PrCrO3が光電気化学的な水素生成に活性な新規光カソードであることを発見しました。技術補佐員の中嶋さんの実験協力により、PrCrO3の薄膜化にも成功し、CoOx/BiVO4:Mo光アノードと組み合わせた人工光合成セルとしての有用性を示しました。

タイトル：学術の垣根を越えてゆけ - 光触媒から合金触媒、計算化学を経て機械学習へ -

発表に関連する論文など：

1. K. Nishiguchi, T. Takayama, S. Takasuka, Y. Harashima, M. Fujii, S. Ten-no, "Divalent cation doping into SrTiO3 for enhancing the photocatalytic performance of water splitting" J. Phys. Chem. Lett. (2025) 16, 2823−2830.

https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.5c00070

2. Takayama, T.; Iwase, A.; Kudo, A. "Enhancing Photocathodic Performances of Particulate-CuGaS2-Based Photoelectrodes via Conjugation with Conductive Organic Polymers for Efficient Solar-Driven Hydrogen Production and CO2 Reduction" ACS Appl. Mater. Interfaces, 2024, 16, 36423–36432. OPEN ACCESS!!

DOI URL: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06083

3. Takayama, T.; Iwase, A.; Kudo, A. "Water Splitting and CO2 Reduction over AgSr2Ta5O15 Photocatalyst Developed by Valence Band Control Strategy" Chem.Commun., 2023, 59, 7911-7914 . OPEN ACCESS!! Selected for Front Cover!!

DOI URL: https://doi.org/10.1039/D3CC01481A

4. Takayama, T.; Sakai, M.; Yamazoe, S.; Komatsu, T. "Durable Electrocatalytic CO2 Reduction Using Intermetallic Compound PdIn Nanoparticles and Their Application to a Solar Energy Harvesting System" ACS Appl. Energy Mater., 2023, 6, 2793–2803.

DOI URL: https://doi.org/10.1021/acsaem.2c03638

5. 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、2022 年 91 巻 2 号 p. 96-100.

https://www.jstage.jst.go.jp/article/oubutsu/91/2/91_96/_article/-char/ja/

6. AiPHAD：https://www.nims.go.jp/group/da/algorithm/

[YO C01]: in silico Designs of Cu-Based Tantalate Photocatalysts for Hydrogen Production under Visible Lights 

シンポジウム名：[[E]F401-1am] AI×自動計算×自動実験による化学研究のデジタル革新

タイトル：[[E]F401-1am-03] デジタル技術による材料・プロセス最適化〜フロー合成による共重合反応を中心に〜

水上さん：[[PB]-1vn-48] 動的モンテカルロシミュレーションを組み込んだサイバーフィジカルループによる不純物ドープSrTiO3光触媒性能の最適化

杉田さん：[[PB]-1vn-46] スプレー熱分解法を用いたDXプラットフォーム構築

江藤さん：[[PA]-2am-07] 物性データ共有へのデータ同化手法適用に向けた秘匿性検証

新川さん：[[PA]-2am-08] 解釈性を考慮したデータ同化手法の構築とペロブスカイト型光触媒化合物のバンドギャップ予測