- 退職
- 2019年3月退職
研究内容
Computational materials science, defects in materials, oxygen reduction reaction, simulation of XPS and XAS spectra.
出版物2004年以降のNIMS所属における研究成果や出版物を表示しています。
論文
- 松本 凌, ホー ズーフォン, 寺倉 清之, 高野 義彦. データ駆動型網羅探索による新規圧力誘起超伝導体の加速的探索. 固体物理. (2019) 413-420
- I. Ohkubo, Z. Hou, J.N. Lee, T. Aizawa, M. Lippmaa, T. Chikyow, K. Tsuda, T. Mori. Realization of closed-loop optimization of epitaxial titanium nitride thin-film growth via machine learning. Materials Today Physics. 16 (2021) 100296 10.1016/j.mtphys.2020.100296
- Xiaolin Sun, Zhufeng Hou, Masato Sumita, Shinsuke Ishihara, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Data integration for accelerated materials design via preference learning. New Journal of Physics. 22 [5] (2020) 055001 10.1088/1367-2630/ab82b9
口頭発表
- 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄. 機械学習を用いたTiNエピタキシャル成長のclosed-loop optimization. 第41回電⼦材料研究討論会. 2021
- 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄. 機械学習を活用した薄膜成長のclosed-loop optimization. 第50回結晶成⻑国内会議(JCCG-50). 2021
- 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Jiyeon N. Lee, 相澤 俊, Mikk Lippmaa, 知京 豊裕, 津田 宏治, 森 孝雄. 機械学習を活用したclosed-loop optimizationによるエピタキシャルTiN薄膜成長と超伝導特性. 2021年 第68回 応用物理学会 春季講演会. 2021
その他の文献
- 大久保 勇男, ホー ズーフォン, Mikk Lippmaa. 機械学習を用いた薄膜作製プロセスの高速化. 物性研だより. (2021) 13-15
- 高際 良樹, ホー ズーフォン, 篠原 嘉一, 徐 一斌, 津田 宏治. 機械学習を用いた環境調和型熱電材料の出力向上. クリーンエネルギー. (2019) 11-15