論文

• Tomoki Yasuda, Shinichi Ookawara, Shiro Yoshikawa, Hideyuki Matsumoto. Materials processing model-driven discovery framework for porous materials using machine learning and genetic algorithm: A focus on optimization of permeability and filtration efficiency, Chemical Engineering Journal, Vol. 453, Sept. 2022.
• Yosuke Matsuda, Shinichi Ookawara, Tomoki Yasuda, Shiro Yoshikawa, Hideyuki Matsumoto. Framework for discovering porous materials: Structural hybridization and Bayesian optimization of conditional generative adversarial network, Digital Chemical Engineering, Vol. 5, Sept. 2022.
• Tomoki Yasuda, Shinichi OOKAWARA, SHIRO YOSHIKAWA, Hideyuki Matsumoto. Machine Learning and Data-Driven Characterization Framework for Porous Materials: Permeability Prediction and Channeling Defect Detection, Chemical Engineering Journal, Elsevier, Vol. 420, Sept. 2021.

著書

• Shinichi Ookawara*, Tomoki Yasuda, Yosuke Matsuda, Shiro Yoshikawa, Hideyuki Matsumoto. Machine Learning in Porous Materials: SVM-Based Characterization and CGAN-Driven Materials Discovery and Design, Machine Learning in Materials Informatics:Methods and Applications, American Chemical Society, Chapter 8, pp. 181-209, June 2022.

国際会議発表 (査読有り)

• Tomoki YASUDA, Shinichi OOKAWARA, Shiro YOSHIKAWA, Hideyuki MATSUMOTO. Machine learning-based framework of descriptor selection for porous material design, 18th Asian Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress ( APCChE 2019), Abstracts of 18th Asian Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress ( APCChE 2019), Sept. 2019.

国際会議発表 (査読なし・不明)

• Tomoki Yasuda, Shinichi OOKAWARA, SHIRO YOSHIKAWA, Hideyuki Matsumoto. Machine learning based identification of significant structural features of porous materials for filtration efficiency, 13th European Congress of Chemical Engineering, Proceedings of 13th European Congress of Chemical Engineering, Sept. 2021.
• A.Ohashi, M.Kodama, T.Yasuda, S.Hori, K.Suzuki, Ryoji KANNO, S.Hirai. Influence of Stress Distribution on the Ionic Conductivity of a Sulfide All-Solid-State Lithium-Ion Battery, 237th ECS Meeting, May 2020.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 堀川尚輝, OHASHIAkinari, 兒玉学, 保田知輝, 堀智, 鈴木耕太, 菅野了次, 平井秀一郎. 全固体電池電極合材の構成材料のヤング率がイオン伝導特性に及ぼす影響, 電気化学会第87回大会, Mar. 2020.
• 大橋 諒斉, 兒玉 学, 保田 知輝, 堀 智, 鈴木 耕太, 菅野 了次, 平井 秀一郎. X 線 CT と応力分布計算による硫化物系固体電解質ネットワークのイオン伝導特性解析, 第60回電池討論会, Nov. 2019.
• OHASHIAkinari, 兒玉 学, 保田 知輝, 堀 智, 鈴木 耕太, 菅野 了次, 平井秀一郎. X線CTと有限要素法による全固体電池イオン輸送解析, 熱工学コンファレンス 2019, Oct. 2019.

特許など

• 大川原真一, 保田知輝, 松田陽介, 吉川史郎, 松本秀行, 惣川　真吾　, 橋本　岡　柚希, 高橋　知典　. 多孔体設計方法、多孔体製造方法. 特許. 公開. 国立大学法人東京工業大学, 日本碍子株式会社. 2023/03/16. PCT/JP2023/010484. 2023/12/07. WO 2023/233759. 2023.
• 大川原真一, 保田知輝, 吉川史郎, 松本秀行, 惣川　真吾　, 橋本　岡　柚希, 高橋　知典　. 多孔体設計方法、多孔体製造方法. 特許. 公開. 国立大学法人東京工業大学, 日本碍子株式会社. 2023/03/16. PCT/JP2023/010482. 2023/12/07. WO 2023/233758. 2023.
• 大川原真一, 松田陽介, 保田知輝, 吉川史郎, 松本秀行, 惣川 真吾　, 橋本　柚希, 高橋　知典. 多孔質体の設計方法及び多孔質体の製造方法. 特許. 公開. 国立大学法人東京工業大学, 日本碍子株式会社. 2022/12/07. PCT/JP2022/045085. 2023/09/21. WO 2023/176062. 2023.

学位論文

• 多孔体材料の特性評価と構造設計のための情報および数理科学と数値流体解析連携手法の構築,  論文要旨,  博士(工学),  東京工業大学,  2022/03/26,   
• 多孔体材料の特性評価と構造設計のための情報および数理科学と数値流体解析連携手法の構築,  本文,  博士(工学),  東京工業大学,  2022/03/26, 
• 多孔体材料の特性評価と構造設計のための情報および数理科学と数値流体解析連携手法の構築,  要約,  博士(工学),  東京工業大学,  2022/03/26,   
• 多孔体材料の特性評価と構造設計のための情報および数理科学と数値流体解析連携手法の構築,  審査の要旨,  博士(工学),  東京工業大学,  2022/03/26,   

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