畠山　歓 (ハタケヤマ　カン)

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所属

理工学術院 先進理工学部

職名

講師（任期付）
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兼担 【 表示 ／ 非表示 】

  • 理工学術院   大学院先進理工学研究科

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2015年04月
    -
    2018年03月

    早稲田大学   先進理工学研究科   先進理工学専攻  

  • 2013年04月
    -
    2015年03月

    早稲田大学   先進理工学研究科   応用化学専攻  

  • 2009年04月
    -
    2013年03月

    早稲田大学   先進理工学部   応用化学科  

  • 　
    -
    2009年03月

    早稲田大学 高等学院  

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士(工学)

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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2018年04月
    -
    　

    早稲田大学   応用化学科   講師(任期付)

  • 2015年04月
    -
    2018年03月

    独立行政法人日本学術振興会 特別研究員DC1

  • 2017年01月
    -
    2017年03月

    テキサスA&M大学   Lutkenhaus' group   訪問研究員

  • 2015年03月
    -
    2015年05月

    Evonik Industries AG   インターンシップ

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 　
    　
    　

    高分子学会

  • 　
    　
    　

    日本化学会

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 高分子化学

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • リチウムイオン電池

  • 有機電気化学

  • 有機エレクトロニクス

  • マテリアルズ・インフォマティクス

  • 機能性高分子

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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Misc 【 表示 ／ 非表示 】

  • 材料科学における機械学習の利用と課題

    畠山 歓

    日本神経回路学会誌   28 ( 1 ) 20 - 47  2021年04月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

  • A Generative Model for Extrapolation Prediction in Materials Informatics

    Kan Hatakeyama-Sato, Kenichi Oyaizu

    arxiv   arXiv:2103.00157  2021年02月

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

  • AIを使った新規Li+伝導性ポリマーの探索

    畠山 歓

    化学と工業   73 ( 12 ) 949 - 949  2020年12月

    担当区分：筆頭著者

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

  • AIを活用した新規イオン伝導性高分子の探索と開発

    畠山 歓, 小柳津 研一

    機能材料   ( 11 ) 33  2020年11月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者

  • 機械学習によるLi+/電子伝導性ポリマーの探索

    畠山 歓

    高分子   69 ( 6 ) 288 - 289  2020年06月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者

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産業財産権 【 表示 ／ 非表示 】

  • レドックスフロー電池システム

    北川 寛, 中村 健二, 世登 裕明, 中島 敦士, 小柳津 研一, 畠山 歓, 菅井 陽太

    特許権

  • 正極材および蓄電デバイス

    佐藤 康司, 小柳津 研一, 朝野 剛, 松岡 孝司, 永塚 智三, 畠山 歓, 西出 宏之

    特許権

  • ポリマー、電極活物質及び二次電池

    小柳津 研一, 西出 宏之, 畠山 歓, 鈴木 美結, 赤羽 智紀, 忰山 高大

    特許権

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Works(作品等) 【 表示 ／ 非表示 】

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 若手研究者奨励賞

    2021年03月   早稲田大学 理工学術院総合研究所  

    受賞者： 畠山 歓

  • 里見賞

    2020年09月   里見奨学会   実験者の暗黙知を織り込んだ機械学習に基づく機能性有機材料の効率探索  

    受賞者： 畠山 歓

  • 広報委員会パブリシティ賞

    2019年09月   高分子学会   深層学習に基づくイオン・電子伝導性高分子の高精度物性予測  

    受賞者： 畠山 歓

  • 里見賞

    2019年09月   里見奨学会   グラフ構造データの深層学習に基づく電子機能性高分子の超高速探索と合成  

    受賞者： 畠山 歓

  • ハイライト講演に選定

    2019年03月   日本化学会   Synthesis of Lithium-ion conducting polyethers assisted by machine learning  

    受賞者： Kan Hatakeyama-Sato, Toshiki Tezuka, Yoshinori Nishikitani, Hiroyuki Nishide, Kenichi Oyaizu

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 教師無し深層学習による革新有機材料の自動探索

    研究期間:

    2021年04月
    -
    2025年03月
     

    担当区分： 研究代表者

  • ガラス状高分子イオン伝導体のダイナミクス解明と超イオン伝導化

    新学術領域(公募研究)

    研究期間:

    2020年04月
    -
    2022年03月
     

  • 実験者の暗黙知を織り込んだ機械学習に基づく機能性有機材料の効率探索

    研究期間:

    2020年04月
    -
    2021年03月
     

    担当区分： 研究代表者

  • 量子コンピューティングによる有機材料の最適構造の高速探索システムの概念実証

    研究期間:

    2020年04月
    -
    2021年03月
     

    担当区分： 研究代表者

  • データ科学を援用した高出力オールプラスチック二次電池の創出

    若手研究

    研究期間:

    2019年04月
    -
    2021年03月
     

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 高分子の多彩なプロセス・構造・物性情報を一括で処理可能なAI 技術の検討

    畠山 歓  [招待有り]

    日本レオロジー学会 高分子加工技術研究会 第93回例会  

    発表年月： 2021年07月

  • 電荷移動錯体からなるリチウムイオン伝導体の作製と伝導機構の解明

    畠山 歓  [招待有り]

    日本化学会第101春季年会 新学術領域研究「蓄電固体界面科学」成果報告会  

    発表年月： 2021年03月

  • 小規模な実験データベースの機械学習に基づく有機分子の物性の外挿予測モデルの構築

    畠山 歓, 小柳津 研一

    日本化学会第101回春季年会  

    発表年月： 2021年03月

  • グラフニューラルネットワークを用いた 種々の材料物性データベースの同時学習

    畠山 歓  [招待有り]

    2021年応物春季学術講演会  

    発表年月： 2021年03月

  • Machine learning-assisted exploration of glassy organic electrolytes for solid-state lithium-ion batteries

    Kan Hatakeyama-Sato  [招待有り]

    45th International Conference and Expo on Advanced Ceramics and Composites (ICACC2021)  

    発表年月： 2021年02月

    開催年月：
    2021年02月
    -
    　

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特定課題研究 【 表示 ／ 非表示 】

  • 酸化還元活性な高分子と無機酸化物界面の精密設計に基づく高速電荷輸送と貯蔵

    2020年   小柳津研一

    　概要を見る

    可逆な酸化還元活性を示す2,2,6,6-テトラメチルピペリジン-1-オキシルラジカルやフルオフラビンを側鎖に高密度で導入した高分子群を新規に合成した。リン酸鉄リチウムなどと複合した電極を作製後、リチウムイオン電池の正極として評価した。酸化還元電位や界面での複合状態を最適化することで、電極の高出力化と高エネルギー密度化を両立できることが分かった。研究成果はアメリカ化学会のACS Energy LettersやWileyのMacromolecular Rapid Communicationsに報告した。

  • TEMPO置換ポリエーテルと酸化物活物質間の電子移動に基づく高密度電荷貯蔵

    2018年  

    　概要を見る

    可逆な酸化還元活性を示す2,2,6,6-テトラメチルピペリジン 1-オキシル(TEMPO)を高い密度で側鎖として導入した脂肪族ポリエーテル類を精密合成し、バルク・ヘテロ界面の電子移動の解明に焦点を置きながら電極活物質としての基礎物性を明らかにした。一連の研究成果は国際会議(Organic battery days)での口頭発表に加え、学術誌(Small,ACS Applied Polymer Materials等)に報告した。

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現在担当している科目 【 表示 ／ 非表示 】

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担当経験のある科目(授業) 【 表示 ／ 非表示 】

  • マテリアルズインフォマティクス

  • 上級有機化学

  • 高分子化学

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2018年04月
    -
    継続中

    高分子学会 関東若手研究会 世話人

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メディア報道 【 表示 ／ 非表示 】

  • MIが材料の合成プロセスをも予測 ネット上の各種データで精度向上

    新聞・雑誌

    日経エレクトロニクス11月号  

    2020年10月

  • 日経産業新聞

    新聞・雑誌

    日経産業新聞  

    2020年10月

  • 熟練の材料研究者に迫るAI、Wikipediaでもさら に賢く

    インターネットメディア

    ⽇経クロステック  

    2020年09月

  • 複数の化学データ 1つのAIで予測

    新聞・雑誌

    日本経済新聞  

    2020年08月

  • 多彩な材料データ 単一ＡＩ同時学習 早大

    新聞・雑誌

    化学工業日報  

    2020年07月

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