論文

• HyoJae Lee, Keisuke Kameda, Sergei Manzhos*, Manabu Ihara*. A novel encoding method for high-dimensional categorical data for electricity demand forecasting in distributed energy systems, Applied Energy, Volume 392, Aug. 2025.
• Yuchao Tang, Bin Xiao, Manabu Ihara, Sergei Manzhos, Yi Liu. Effects of nonlinearity and inter-feature coupling in machine learning studies of Nb alloys with center-environment features, Journal of Materials Informatics, June 2025.
• Li Ruicheng, K. Maeda, K. Kameda, M. Ihara, S. Manzhos. Exploring electronic properties of carbon nanoflake-based charge transport materials for perovskite solar cells: a computational study, Physical Chemistry Chemical Physics, Issue 15, Mar. 2025.
• Y. Thant, T. Wakamiya, M. Nukunudompanich, K. Kameda, M. Ihara, S. Manzhos. Kernel regression methods for prediction of materials properties: recent developments, Chemical Physics Reviews, Volume 6, Issue 1, Mar. 2025.
• Y. Thant, S. Manzhos, M. Ihara, M. Nukunudompanich. On the sufficiency of a single hidden layer in feed-forward neural networks used for machine learning of materials properties, Volume 5, Issue 1, Jan. 2025.
• S. Manzhos, J. Luder, P. Golub, M. Ihara. Machine learning-guided construction of an analytic kinetic energy functional for orbital free density functional theory, Machine Learning: Science and Technology, 2025.

国際会議発表 (査読なし・不明)

• S. Manzhos, Y. Liu, K. Kameda, M. Ihara. Neural network - Gaussian process regression hybrid for insightful machine learning: from materials informatics to DFT functional development, New Generation Nuclear Density Functionals 2025, June 2025.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• S. Manzhos, M. Ihara, J. Lüder, C.-C. Chueh, W.-Y. Lee, Q. G. Chen. High vs low accuracy machine learning applications in physical sciences: implications for methods and possibilities of neuromorphic computing, 2025年度 人工知能学会全国大会（第39回）, May 2025.
• 伊原 学. 再生可能エネルギー拡大のKey技術、世界初のカーボン空気二次電池システムの開発, すずかけサイエンスデイ2025（すずかけ台キャンパス設立50周年記念）, May 2025.
• 伊原 学. 世界初、カーボン空気⼆次電池システムの実⽤化 ̶ゲームチェンジを可能とする⼤容量コンパクト蓄電池̶, LAB to IMPACT ～GX分野の研究者が拓く未来～, May 2025.
• 大屋昌士, 大久保 辰哉, 濱崎博, 亀田恵佑, Manzhos Sergei, 伊原学. 技術経済モデルを活用したネットゼロにおける日本の国内外の水素需給量推計, 化学工学会第90年会（東京）, Mar. 2025.
• Tengxiang Li, Ruicheng Li, Keisuke Kameda, Sergei Manzhos, Manabu Ihara. Application of hybrid Density Functional Tight Binding (DFTB)-Molecular Mechanics approach to computing optical properties of dyes on nanoparticles, The 72nd JSAP Spring Meeting, Mar. 2025.
• 亀田 恵佑, 伊藤 和真, 伊原 学, MANZHOS SERGEI. 機械学習を用いたソフト結合原子価法によるペロブスカイト酸化物の結晶構造の高速推定, 化学工学会第90年会（東京）, Mar. 2025.
• 伊原 学. 世界初、カーボン空気二次電池システムの実用化--ゲームチェンジを可能とする大容量コンパクト蓄電池—, STAND UP! DEEP TECH STARTUP～全国GAPファンド DemoDay セッション～, Feb. 2025.
• 伊原 学. 「学理による将来技術の予測とTechno-economicモデルから見えてくる2050年のエネルギー社会」 ～水素エネルギーはいくらまで社会に受け入れられるのか？均等化発電原価と統合費用の試算～, InfoSyEnergy研究/教育コンソーシアム 第6回公開シンポジウム「不確実性の高まる国際社会 カーボンニュートラルに向けた再生可能エネルギー、水素の役割は?」, Jan. 2025.

特許など

• 伊原学, 亀田恵佑, 高木伶海, 若宮大志郎. カーボン空気二次電池. 特許. 登録. 国立大学法人東京科学大学. 2024/03/04. 特願2024-538363. 2024/09/19. WO 2024/190513. 特許第7614691号. 2025/01/07 2025.

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