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科学研究基盤モデル開発プログラム ポリマーオミクスチーム

チームディレクター 吉田 亮（Ph.D.）

研究概要

吉田 亮

本チームでは、現実世界の実験データと計算機実験のデータ統合した大規模データベースを活用し、高分子材料系の基盤モデルを開発しています。分子動力学シミュレーションや第一原理計算に基づく計算機実験の自動化技術を駆使し、世界最大規模の高分子材料データベースの構築に取り組んでいます。さらに、シミュレーションと実験データを統合的に解析する「Sim2Real機械学習」の研究や、AI・ロボットを活用した自動自律型材料探索システムの開発にも取り組んでいます。

研究主分野

  • 複合領域

研究関連分野

  • 化学
  • 情報学
  • 知能情報学関連
  • 高分子材関連

キーワード

  • 機械学習
  • 高分子材料
  • シミュレーション
  • 自動実験
  • 材料データベース

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。

  • 1. *Hayashi, Y., Shiomi, J., Morikawa, J., Yoshida, R.
    "RadonPy: automated physical property calculation using all-atom classical molecular dynamics simulations for polymer informatics"
    npj Computational Materials 8(1), 222 (2022)
  • 2. *Aoki, Y., Wu, S., Tsurimoto, T., Hayashi, Y., Minami, S., Okubo, T., Shiratori, K., Yoshida, R.
    "Multitask machine learning to predict polymer-solvent miscibility using Flory-Huggins interaction parameters"
    Macromolecules 56(14), 5446–5456 (2023)
  • 3. *Minami, S., Fukumizu, K., Hayashi, Y., Yoshida, R.
    "Transfer learning with affine model transformation"
    Advance in Neural Information Processing Systems 36 (2023)
  • 4. *Kusaba, M., Liu, C., Yoshida, R.
    "Crystal structure prediction with machine learning-based element substitution"
    Computational Materials Science 211, 111496 (2022)
  • 5. *Ohno, M., Hayashi, Y., Zhang, Q., Kaneko, Y., & Yoshida, R.
    "SMiPoly: generation of synthesizable polymer virtual library using rule-based polymerization reactions"
    Journal of Chemical Information and Modeling 63(17), 5539–5548 (2023)
  • 6. *Kusaba, M., Hayashi, Y., Liu, C., Wakiuchi, A., Yoshida, R.
    "Representation of materials by kernel mean embedding"
    Physical Review B 108(13), 134107 (2023)
  • 7. *Liu, C., Tamaki, H., Yokoyama, T., Wakasugi, K., Yotsuhashi, S., Kusaba, M., Oganov, A.R, Yoshida, R.
    "Shotgun crystal structure prediction using machine-learned formation energies"
    npj Computational Materials 10, 298 (2024)
  • 8. *Noda, K., Wakiuchi, A., Hayashi, Y., Yoshida. R.
    "Advancing extrapolative predictions of material properties through learning to learn using extrapolative episodic training"
    Communications Materials 6, 36 (2025)
  • 9. *Minami, S., Hayashi, Y., Wu, S., Fukumizu, K., Sugisawa, H., Ishii, M., Kuwajima, I., Shiratori, K., Yoshida, R.
    "Scaling law of Sim2Real transfer learning in expanding computational materials databases for real-world predictions"
    npj Computational Materials (2025). (in press)
  • 10. *Nanjo, S., Maeda, H., Hayashi, Y., Hatakeyama-Sato, K., Himeno, R., Hayakawa, T., Yoshida, R.
    "SPACIER: on-demand polymer design with fully automated all-atom classical molecular dynamics integrated into machine learning pipelines"
    npj Computational Materials 11, 16 (2025)

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

吉田 亮
チームディレクター

お問い合わせ先

〒351-0198 埼玉県和光市広沢2-1
お問い合わせ | 最先端研究プラットフォーム連携（TRIP）事業本部

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