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伊原学 2022年 研究業績一覧 (50件 / 710件)
論文
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H. Kulik,
T. Hammerschmidt,
J. Schmidt,
S. Botti,
M. A. L. Marques,
M. Boley,
M. Scheffler,
M. Todorović,
P. Rinke,
C. Oses,
A. Smolyanyuk,
S. Curtarolo,
A. Tkatchenko,
A. Bartok,
S. Manzhos,
M. Ihara,
T. Carrington,
J. Behler,
O. Isayev,
M. Veit,
A. Grisafi,
J. Nigam,
M. Ceriotti,
K. T. Schütt,
J. Westermayr,
M. Gastegger,
R. Maurer,
B. Kalita,
K. Burke,
R. Nagai,
R. Akashi,
O. Sugino,
J. Hermann,
F. Noé,
S. Pilati,
C. Draxl,
M. Kuban,
S. Rigamonti,
M. Scheidgen,
M. Esters,
D. Hicks,
C. Toher,
P. Balachandran,
I. Tamblyn,
S. Whitelam,
C. Bellinger,
L. M. Ghiringhelli.
Roadmap on machine learning in electronic structure,
Electronic Structure,
Volume 4,
Number 2,
Aug. 2022.
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S. Manzhos*,
M. Ihara.
Computational vibrational spectroscopy of molecule-surface interactions: what is still difficult and what can be done about it,
Physical Chemistry Chemical Physics,
24,
15158-15172,
May 2022.
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Gekko Patria Budiutama,
Sergei Manzhos,
Manabu Ihara.
Effective Passivation of TiO2/Si by Interlayer SiOx Controlled by Scanning Zone Annealing for Perovskite/Si Tandem Solar Cell,
Solar Energy,
Volume 236,
Page 772-781,
Apr. 2022.
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Sergei Manzhos,
Manabu Ihar.
Advanced Machine Learning Methods for Learning from Sparse Data in High-Dimensional Spaces: A Perspective on Uses in the Upstream of Development of Novel Energy Technologies,
Physchem,
2,
2,
72-95,
Mar. 2022.
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O. Ren,
M. Ali Boussaidi,
D. Voytsekhovsky,
M. Ihara,
S. Manzhos.
Random Sampling High Dimensional Model Representation Gaussian Process Regression (RS-HDMR-GPR) for representing multidimensional functions with machine-learned lower-dimensional terms allowing insight with a general method,
Computer Physics Communications,
Vol. 271,
Feb. 2022.
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Sergei Manzhos,
Eita Sasaki,
Manabu Ihara.
Easy representation of multivariate functions with low-dimensional terms via Gaussian process regression kernel design: applications to machine learning of potential energy surfaces and kinetic energy densities from sparse data,
Machine Learning: Science and Technology,
Jan. 2022.
著書
国際会議発表 (査読有り)
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Gekko Budiutama,
Sergei Manzhos,
Manabu Ihara.
Investigation of expressive power of a neural network architecture suited for optical neural networks,
SPIE/COS Photonics Asia 2022,
PROCEEDINGS VOLUME 12318, SPIE/COS PHOTONICS ASIA 2022, Holography, Diffractive Optics, and Applications XII,
Dec. 2022.
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A. Sorkin,
Y. Guo,
M. Ihara,
S. Manzhos,
H. Wang.
Reversible electrochemical lithiation as a way to facilitate the machining of ceramics: a computational study,
the Asian Conference on Electrochemical Power Sources 11 (ACEPS’11),
Dec. 2022.
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Gekko Budiutama,
Sergei Manzhos,
Manabu Ihara.
Hybrid Density Functional based Tight Binding-Molecular Mechanics Approach with Machine Learned Potentials for Large-Scale Materials Modeling,
2022 MRS Fall Meeting & Exhibit,
Dec. 2022.
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Gekko Budiutama,
Sergei Manzhos,
Manabu Ihara.
Investigation of expressive power of a neural network architecture suited for optical neural networks,
SPIE/COS Photonics Asia 2022,
Dec. 2022.
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Keisuke Kameda,
Takaaki Ariga,
Sergei Manzhos,
Manabu Ihara.
Enhancing the bond valence representation for prescreening of solid state ionic conductors,
Electronic Materials and Applications 2022 (EMA 2022),
Jan. 2022.
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Sergei Manzhos,
Manabu Ihara.
Non-parametric machine learning for orbital-free DFT simulations,
46th International Conference and Expo on Advanced Ceramics and Composites (ICACC2022),
Jan. 2022.
国際会議発表 (査読なし・不明)
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Manabu Ihara.
A carbon-neutral intelligent energy system using hydrogen technologies and big data,
Siam Physics Congress 2022 (SPC 2022),
June 2022.
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P. Sundarapura,
M. Ihara,
S. Manzhos.
Density functional tight binding modeling of porous silicon for all-silicon tandem solar cells,
Canadian Chemistry Conference and Exhibition (CCCE 2022),
June 2022.
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T. Ariga,
K. Kameda,
M. Ihara,
S. Manzhos.
Machine learning based enhancement of the bond valence method for rapid screening of solid state ionic conductors,
Canadian Chemistry Conference and Exhibition (CCCE 2022),
June 2022.
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Sergei Manzhos,
Manabu Ihara.
Machine learning of potentials and functionals from sparse data and how to get insight with a black box method,
29th Canadian Symposium on Theoretical and Computational Chemistry (CSTCC),
June 2022.
国内会議発表 (査読なし・不明)
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大屋 昌士,
汪帥,
濵﨑 博,
Manzhos Sergei,
伊原 学.
配電領域を考慮した太陽光発電の導入ポテンシャルの精緻化による国内水素製造量の影響評価,
第42回水素エネルギー協会大会 (HESS大会),
Nov. 2022.
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津田 舜作,
大久保 辰哉,
Lee Hyojae,
飯嶌 大樹,
大歳 夏生,
Manzhos Sergei,
伊原 学.
汎用的な電力需要予測に向けた高次元エネルギーデータの分析と回帰モデルの検討,
化学工学会第53回秋季大会,
Sept. 2022.
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有賀 嵩晃,
亀田 恵佑,
伊藤 和真,
Manzhos Sergei,
伊原 学.
プロトン伝導体の原子価結合法計算に向けたニューラルネットワークモデルの適用,
化学工学会第53回秋季大会,
Sept. 2022.
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白倉 沙也加,
大久保 辰哉,
(東芝) 松岡 敬・ (東芝エネルギーシステムズ) 松永 健太郎,
(法)佐藤 純一,
Manzhos Sergei,
伊原 学.
低炭素と経済性の両立に向けた建物規模分散型水素蓄エネルギーシステムの最適化設計,
化学工学会第53回秋季大会,
Sept. 2022.
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飯嶌 大樹,
Lee Hyojae,
津田 舜作,
Manzhos Sergei,
伊原 学.
電力予測モデル構築に向けた高次元エネルギーデータのクラスタリング手法の検討と解析,
化学工学会第53回秋季大会,
Sept. 2022.
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大久保 辰哉,
(ENEOS) (法)原田 耕佑,
(法)高見 洋史,
Sergei Manzhos,
伊原 学.
卸電力市場からの電源調達を考慮した燃料電池を含む再エネ水素ステーションの最適設計,
化学工学会第53回秋季大会,
Sept. 2022.
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大屋 昌士,
濵﨑 博,
Manzhos Sergei,
伊原 学.
配電領域における太陽光発電の導入ポテンシャルの精緻化及び経済最適化モデルを用いた導入影響評価,
化学工学会第53回秋季大会,
Sept. 2022.
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Lee Hyojae,
津田 舜作,
飯嶌 大樹,
Manzhos Sergei,
伊原 学.
マイクログリッドにおける電力需要予測に向けた高次元データと時定数解析の検討,
化学工学会第53回秋季大会,
Sept. 2022.
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伊原 学.
カーボンニュートラル社会実現に求められる化学と技術 -水素の活用とカーボン空気二次電池,そしてエネルギービッグデータ科学-,
日本化学会主催第15回環境教育講演会,
Aug. 2022.
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伊原学.
エネルギー・情報卓越教育院と Tokyo Tech GXI との協創,
東京工業大学グリーン・トランスフォーメーション・イニシアティブ(Tokyo Tech GXI)設立記念シンポジウム,
Aug. 2022.
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伊原 学.
次世代の太陽電池、燃料電池、そしてスマートエネルギーシステム,
2022年度 おおた区民大学 東工大提携講座,
June 2022.
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Li Ruicheng,
Hasegawa Kei,
Manzhos Sergei,
Ihara Manabu,
Waki Keiko.
Investigating the Structural Change of PbI2-rich Perovskite Solar Cells After Storage,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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Sundarapura Panus,
Manzhos Sergei,
Ihara Manabu.
Modeling of the Effects of Porosity and Passivation on Porous Silicon,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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伊原学.
カーボンニュートラルに向けた系統協調/分散型エネルギーシステム“エネスワロー”の開発,
第5回超スマート社会(SSS)推進フォーラム「カーボンニュートラル時代の超スマート社会」,
Mar. 2022.
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伊原学.
カーボンフリー社会に向けた高温動作の固体酸化物燃料電池/電解セルの開発,
公益財団法人名古屋産業科学研究所主催「5G/beyond5G, そして6G用誘電体材料とその応用研究会」,
Mar. 2022.
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大歳 夏生,
大久保 辰哉,
長谷川 馨,
Manzhos Sergei,
伊原学.
影を含む太陽電池発電量予測における日射強度推定モデルと実測値による機械学習の検討,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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有賀 嵩晃,
亀田 恵佑,
佐々木 瑛太,
長谷川馨,
Manzhos Sergei,
伊原学.
原子価結合法への機械学習の適用によるペロブスカイト型プロトン伝導体探索の検討,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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安元 慈瑛,
鈴木 一馬,
Budiutama Gekko,
長谷川 馨,
Manzhos Sergei,
伊原学.
熱分解を抑えた高速熱処理によるペロブスカイト活性層の大粒径化,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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大屋 昌士,
長谷川 馨,
濱崎 博,
伊原学.
経済最適化モデルを用いた配電網領域の系統制約による太陽光発電の導入影響評価,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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伊原 学.
ビッグデータを活用する系統協調/分散型エネルギーシステムと必要となるデバイス開発-再エネの最大導入と水素/カーボンによるエネルギー貯蔵-,
第69回応用物理学会春季学術講演会 応用物理学会・エレクトロニクス実装学会協業シンポジウム「2050年カーボンニュートラル:これから何をすべきかなのか?」,
Mar. 2022.
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Chen Kexin,
Hasegawa Kei,
Manzhos Sergei,
Ihara Manabu,
Waki Keiko.
Study on Activity of Citric Acid-decorated Carbon Nanotubes for Oxygen Reduction Reaction,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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Chen Kexin,
Hasegawa Kei,
Manzhos Sergei,
Ihara Manabu,
Waki Keiko.
Study on Activity of Citric Acid-decorated Carbon Nanotubes for Oxygen Reduction Reaction,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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Chen Kexin,
Hasegawa Kei,
Manzhos Sergei,
Ihara Manabu,
Waki Keiko.
Study on Activity of Citric Acid-decorated Carbon Nanotubes for Oxygen Reduction Reaction,
化学工学会第87年会,
Mar. 2022.
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伊原学.
カーボンフリー社会に向けたエネルギーシステムと求められるデバイス開発,
第34回CES21オンライン講演会「次世代エネルギーデバイスにおける化学工学の貢献」,
Jan. 2022.
その他の論文・著書など
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伊原 学.
お宅のソーラー発電見せてください!,
ZIP!,
日本テレビ,
Sept. 2022.
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伊原 学.
東京工業大学 環境エネルギーイノベーション棟とカーボンニュートラル研究/ 教育拠点への発展,
季刊文教施設,
文教施設協会,
2022年夏号,
Aug. 2022.
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伊原学.
この研究が未来を創る— カーボンニュートラルの実現に貢献するエネルギーシステム「エネスワロー」,
TECH-MAG(TDK広報サイト),
(株)TDK,
July 2022.
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伊原 学.
カーボンニュートラル,
あくまで子ども目線,
BS-TBS,
June 2022.
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伊原学.
余ったら おすそ分け!自給自足のビル,
BS朝日「つながる絵本」~for SDGs,
Apr. 2022.
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伊原学.
東京工業大学、新しいエネルギー社会を変革・デザインする卓越人材を育成,
月刊先端教育,
Apr. 2022.
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伊原学.
炭素を使って脱炭素?,
朝日新聞,
Apr. 2022.
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伊原学.
東工大、カーボン空気蓄電池システムを開発 大容量蓄電に期待,
PVeye,
Mar. 2022.
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伊原学.
CO₂を利用する新しい蓄電池,
Newton,
Mar. 2022.
特許など
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