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田村 亮

田村 亮 (TAMURA, Ryo) 0000-0002-0349-358X

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論文 TSV

2023
  1. Andrejs Tučs, Francois Berenger, Akiko Yumoto, Ryo Tamura, Takanori Uzawa, Koji Tsuda. Quantum Annealing Designs Nonhemolytic Antimicrobial Peptides in a Discrete Latent Space. ACS Medicinal Chemistry Letters. (2023) 577-582 10.1021/acsmedchemlett.2c00487
  2. Kota Shiba, Chao Zhuang, Kosuke Minami, Gaku Imamura, Ryo Tamura, Sadaki Samitsu, Takumi Idei, Genki Yoshikawa, Luyi Sun, David A. Weitz. Visualization of Flow‐Induced Strain Using Structural Color in Channel‐Free Polydimethylsiloxane Devices. Advanced Science. 10 [1] (2023) 2204310 10.1002/advs.202204310
2022
  1. Ryo Tamura, Masato Sumita, Kei Terayama, Koji Tsuda, Fujio Izumi, Yoshitaka Matsushita. Automatic Rietveld refinement by robotic process automation with RIETAN-FP. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2 [1] (2022) 435-444 10.1080/27660400.2022.2146470
  2. Ryo Tamura, Guillaume Deffrennes, Kwangsik Han, Taichi Abe, Haruhiko Morito, Yasuyuki Nakamura, Masanobu Naito, Ryoji Katsube, Yoshitaro Nose, Kei Terayama. Machine-Learning-Based phase diagram construction for high-throughput batch experiments. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2 [1] (2022) 153-161 10.1080/27660400.2022.2076548
  3. Kosuke Minami, Gaku Imamura, Ryo Tamura, Kota Shiba, Genki Yoshikawa. Recent Advances in Nanomechanical Membrane-Type Surface Stress Sensors towards Artificial Olfaction. Biosensors. 12 [9] (2022) 762 10.3390/bios12090762
  4. Akira Takahashi, Yu Kumagai, Hirotaka Aoki, Ryo Tamura, Fumiyasu Oba. Adaptive sampling methods via machine learning for materials screening. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2 [1] (2022) 55-66 10.1080/27660400.2022.2039573
  5. 田村 亮. 金属材料開発に活用できる ブラックボックス最適化手法の開発. 溶射. (2022) 217-223
  6. Wei-Hsun Hu, Ta-Te Chen, Ryo Tamura, Kei Terayama, Siqian Wang, Ikumu Watanabe, Masanobu Naito. Topological alternation from structurally adaptable to mechanically stable crosslinked polymer. Science and Technology of Advanced Materials. 23 [1] (2022) 66-75 10.1080/14686996.2021.2025426
  7. Takehiro Fujita, Kei Terayama, Masato Sumita, Ryo Tamura, Yasuyuki Nakamura, Masanobu Naito, Koji Tsuda. Understanding the evolution of a de novo molecule generator via characteristic functional group monitoring. Science and Technology of Advanced Materials. 23 [1] (2022) 352-360 10.1080/14686996.2022.2075240
  8. Yuji Kaiya, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Understanding Chemical Processes with Entropic Sampling. Organic Process Research & Development. 26 [12] (2022) 3276-3282 10.1021/acs.oprd.2c00254
  9. Masato Sumita, Kei Terayama, Ryo Tamura, Koji Tsuda. QCforever: A Quantum Chemistry Wrapper for Everyone to Use in Black-Box Optimization. Journal of Chemical Information and Modeling. 62 [18] (2022) 4427-4434 10.1021/acs.jcim.2c00812
  10. Yuichi Motoyama, Ryo Tamura, Kazuyoshi Yoshimi, Kei Terayama, Tsuyoshi Ueno, Koji Tsuda. Bayesian optimization package: PHYSBO. Computer Physics Communications. 278 (2022) 108405 10.1016/j.cpc.2022.108405
  11. Jiawen Li, Jinzhe Zhang, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Self-learning entropic population annealing for interpretable materials design. Digital Discovery. 1 [3] (2022) 295-302 10.1039/d1dd00043h
  12. 間宮 広明, 寺田 典樹, 田村 亮. 磁気熱量効果を効率的に利用する新規磁気冷凍材料. 熱測定. (2022) 79-85 10.11311/jscta.49.2_79
  13. Syun Izawa, Koki Kitai, Shu Tanaka, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Continuous black-box optimization with an Ising machine and random subspace coding. Physical Review Research. 4 [2] (2022) 023062 10.1103/physrevresearch.4.023062
  14. Masato Sumita, Kei Terayama, Naoya Suzuki, Shinsuke Ishihara, Ryo Tamura, Mandeep K. Chahal, Daniel T. Payne, Kazuki Yoshizoe, Koji Tsuda. De novo creation of a naked eye–detectable fluorescent molecule based on quantum chemical computation and machine learning. Science Advances. 8 [10] (2022) 10.1126/sciadv.abj3906
  15. Guillaume Deffrennes, Kei Terayama, Taichi Abe, Ryo Tamura. A machine learning–based classification approach for phase diagram prediction. Materials & Design. 215 (2022) 110497 10.1016/j.matdes.2022.110497
  16. 田村 亮, 寺山 慧, 勝部 涼司, 野瀬 嘉太郎. 機械学習による相図作成の効率化. 応用物理. (2022) 96-100 10.11470/oubutsu.91.2_96
  17. Ryo Tamura, Momo Matsuda, Jianbo Lin, Yasunori Futamura, Tetsuya Sakurai, Tsuyoshi Miyazaki. Structural analysis based on unsupervised learning: Search for a characteristic low-dimensional space by local structures in atomistic simulations. Physical Review B. 105 [7] (2022) 075107 10.1103/physrevb.105.075107
  18. Kei Terayama, Kwangsik Han, Ryoji Katsube, Ikuo Ohnuma, Taichi Abe, Yoshitaro Nose, Ryo Tamura. Acceleration of phase diagram construction by machine learning incorporating Gibbs' phase rule. Scripta Materialia. 208 (2022) 114335 10.1016/j.scriptamat.2021.114335
  19. Xiaolin Sun, Ryo Tamura, Masato Sumita, Kenichi Mori, Kei Terayama, Koji Tsuda. Integrating Incompatible Assay Data Sets with Deep Preference Learning. ACS Medicinal Chemistry Letters. 13 [1] (2022) 70-75 10.1021/acsmedchemlett.1c00439
2021
  1. 田村 亮, 長谷 正司, 福島 孝治. 機械学習によるハミルトニアン推定. 日本物理学会誌. (2021) 652-657 10.11316/butsuri.76.10_652
  2. 隅田 真人, 寺山慧, 田村 亮, 津田 宏治. 理論化学とブラックボックス最適化による物質探索. 理論化学会誌 フロンティア. (2021) 120-132
  3. Hanxiao Xu, Koki Kitai, Kosuke Minami, Makito Nakatsu, Genki Yoshikawa, Koji Tsuda, Kota Shiba, Ryo Tamura. Determination of quasi-primary odors by endpoint detection. Scientific Reports. 11 [1] (2021) 12070 10.1038/s41598-021-91210-6
  4. Katsushige Inada, Hiroshi Kojima, Yukiko Cho-Isoda, Ryo Tamura, Gaku Imamura, Kosuke Minami, Takahiro Nemoto, Genki Yoshikawa. Statistical Evaluation of Total Expiratory Breath Samples Collected throughout a Year: Reproducibility and Applicability toward Olfactory Sensor-Based Breath Diagnostics. Sensors. 21 [14] (2021) 4742 10.3390/s21144742
  5. Kei Terayama, Masato Sumita, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Black-Box Optimization for Automated Discovery. Accounts of Chemical Research. 54 [6] (2021) 1334-1346 10.1021/acs.accounts.0c00713
  6. Hongxin Wang, Han Zhang, Bo Da, Dabao Lu, Ryo Tamura, Kenta Goto, Ikumu Watanabe, Daisuke Fujita, Nobutaka Hanagata, Junko Kano, Tomoki Nakagawa, Masayuki Noguchi. Mechanomics Biomarker for Cancer Cells Unidentifiable through Morphology and Elastic Modulus. Nano Letters. 21 [3] (2021) 1538-1545 10.1021/acs.nanolett.1c00003
  7. Ryo Tamura, Toshio Osada, Kazumi Minagawa, Takuma Kohata, Masashi Hirosawa, Koji Tsuda, Kyoko Kawagishi. Machine learning-driven optimization in powder manufacturing of Ni-Co based superalloy. Materials & Design. 198 (2021) 109290 10.1016/j.matdes.2020.109290
  8. Ryo Tamura, Yuki Takei, Shinichiro Imai, Maki Nakahara, Satoshi Shibata, Takashi Nakanishi, Masahiko Demura. Experimental design for the highly accurate prediction of material properties using descriptors obtained by measurement. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 1 [1] (2021) 152-161 10.1080/27660400.2021.1963641
2020
  1. Masatomo Sumiya, Masato Sumita, Yuya Asai, Ryo Tamura, Akira Uedono, Akitaka Yoshigoe. Dynamic Observation and Theoretical Analysis of Initial O2 Molecule Adsorption on Polar and m-Plane Surfaces of GaN. The Journal of Physical Chemistry C. 124 [46] (2020) 25282-25290 10.1021/acs.jpcc.0c07151
  2. Kenji Homma, Yu Liu, Masato Sumita, Ryo Tamura, Naoki Fushimi, Junichi Iwata, Koji Tsuda, Chioko Kaneta. Optimization of a Heterogeneous Ternary Li3PO4–Li3BO3–Li2SO4 Mixture for Li-Ion Conductivity by Machine Learning. The Journal of Physical Chemistry C. 124 [24] (2020) 12865-12870 10.1021/acs.jpcc.9b11654
  3. Kei Terayama, Masato Sumita, Ryo Tamura, Daniel T. Payne, Mandeep K. Chahal, Shinsuke Ishihara, Koji Tsuda. Pushing property limits in materials discovery via boundless objective-free exploration. Chemical Science. 11 [23] (2020) 5959-5968 10.1039/d0sc00982b
  4. Ryo Tamura, Koji Hukushima, Akira Matsuo, Koichi Kindo, Masashi Hase. Data-driven determination of the spin Hamiltonian parameters and their uncertainties: The case of the zigzag-chain compound KCu4P3O12. Physical Review B. 101 [22] (2020) 224435 10.1103/physrevb.101.224435
  5. Ryoji Katsube, Kei Terayama, Ryo Tamura, Yoshitaro Nose. Experimental Establishment of Phase Diagrams Guided by Uncertainty Sampling: An Application to the Deposition of Zn–Sn–P Films by Molecular Beam Epitaxy. ACS Materials Letters. 2 [6] (2020) 571-575 10.1021/acsmaterialslett.0c00104
  6. 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
  7. Koki Kitai, Jiang Guo, Shenghong Ju, Shu Tanaka, Koji Tsuda, Junichiro Shiomi, Ryo Tamura. Designing metamaterials with quantum annealing and factorization machines. Physical Review Research. 2 [1] (2020) 013319 10.1103/physrevresearch.2.013319
  8. Ryo Tamura, Makoto Watanabe, Hiroaki Mamiya, Kota Washio, Masao Yano, Katsunori Danno, Akira Kato, Tetsuya Shoji. Materials informatics approach to understand aluminum alloys. Science and Technology of Advanced Materials. 21 [1] (2020) 540-551 10.1080/14686996.2020.1791676
2019
  1. Kei Terayama, Koji Tsuda, Ryo Tamura. Efficient recommendation tool of materials by an executable file based on machine learning. Japanese Journal of Applied Physics. 58 [9] (2019) 098001 10.7567/1347-4065/ab349b
  2. Masato Sumita, Ryo Tamura, Kenji Homma, Chioko Kaneta, Koji Tsuda. Li-Ion Conductive Li3PO4-Li3BO3-Li2SO4 Mixture: Prevision through Density Functional Molecular Dynamics and Machine Learning. Bulletin of the Chemical Society of Japan. 92 [6] (2019) 1100-1106 10.1246/bcsj.20190041
  3. Ryo Tamura, Jianbo Lin, Tsuyoshi Miyazaki. Machine Learning Forces Trained by Gaussian Process in Liquid States: Transferability to Temperature and Pressure. Journal of the Physical Society of Japan. 88 [4] (2019) 044601 10.7566/jpsj.88.044601
  4. Kei Terayama, Ryo Tamura, Yoshitaro Nose, Hidenori Hiramatsu, Hideo Hosono, Yasushi Okuno, Koji Tsuda. Efficient construction method for phase diagrams using uncertainty sampling. Physical Review Materials. 3 [3] (2019) 033802 10.1103/physrevmaterials.3.033802
2018
  1. Masato Sumita, Xiufeng Yang, Shinsuke Ishihara, Ryo Tamura, Koji Tsuda. Hunting for Organic Molecules with Artificial Intelligence: Molecules Optimized for Desired Excitation Energies. ACS Central Science. 4 [9] (2018) 1126-1133 10.1021/acscentsci.8b00213
  2. Kota Shiba, Ryo Tamura, Takako Sugiyama, Yuko Kameyama, Keiko Koda, Eri Sakon, Kosuke Minami, Huynh Thien Ngo, Gaku Imamura, Koji Tsuda, Genki Yoshikawa. Functional Nanoparticles-Coated Nanomechanical Sensor Arrays for Machine Learning-Based Quantitative Odor Analysis. ACS Sensors. 3 [8] (2018) 1592-1600 10.1021/acssensors.8b00450
  3. Ryo Tamura, Koji Hukushima. Bayesian optimization for computationally extensive probability distributions. PLOS ONE. 13 [3] (2018) e0193785 10.1371/journal.pone.0193785
2017
  1. Kota Shiba, Ryo Tamura, Gaku Imamura, Genki Yoshikawa. Data-driven nanomechanical sensing: specific information extraction from a complex system. Scientific Reports. 7 [1] (2017) 10.1038/s41598-017-03875-7
  2. 新井 亮祐, 田村 亮, 馬場 浩司, 福田 英史, 中込 秀樹, 沼澤 健則. 室温磁気冷凍における最適冷凍サイクル探索. 日本冷凍空調学会論文集. 34 [3] (2017) 147-153 10.11322/tjsrae.17-05_oa
  3. Ryo Tamura, Koji Hukushima. Method for estimating spin-spin interactions from magnetization curves. Physical Review B. 95 [6] (2017) 064407 10.1103/physrevb.95.064407
  4. Teppei Suzuki, Ryo Tamura, Tsuyoshi Miyazaki. Machine learning for atomic forces in a crystalline solid: Transferability to various temperatures. International Journal of Quantum Chemistry. 117 [1] (2017) 33-39 10.1002/qua.25307
2016
  1. Carlos Romero-Muñiz, Ryo Tamura, Shu Tanaka, Victorino Franco. Applicability of scaling behavior and power laws in the analysis of the magnetocaloric effect in second-order phase transition materials. Physical Review B. 94 [13] (2016) 134401 10.1103/physrevb.94.134401
2015
  1. Masashi Hase, Haruhiko Kuroe, Vladimir Yu. Pomjakushin, Lukas Keller, Ryo Tamura, Noriki Terada, Yoshitaka Matsushita, Andreas Dönni, Tomoyuki Sekine. Magnetic structure of thespin−12frustrated quasi-one-dimensional antiferromagnetCu3Mo2O9: Appearance of a partially disordered state. Physical Review B. 92 [5] (2015) 054425 10.1103/physrevb.92.054425
  2. Saori Toyoizumi, Hideaki Kitazawa, Yukihiko Kawamura, Hiroaki Mamiya, Noriki Terada, Ryo Tamura, Andreas Dönni, Kengo Morita, Akira Tamaki. Sample dependence of giant magnetocaloric effect in a cluster-glass system Ho5Pd2. Journal of Applied Physics. 117 [17] (2015) 17D101 10.1063/1.4906296
2014
  1. Ryo Tamura, Shu Tanaka, Takahisa Ohno, Hideaki Kitazawa. Magnetic ordered structure dependence of magnetic refrigeration efficiency. Journal of Applied Physics. 116 [5] (2014) 053908 10.1063/1.4891803
  2. Ryo Tamura, Takahisa Ohno, Hideaki Kitazawa. A generalized magnetic refrigeration scheme. Applied Physics Letters. 104 [5] (2014) 052415 10.1063/1.4864161
2013
  1. Ryo Tamura, Shu Tanaka. Interlayer-interaction dependence of latent heat in the Heisenberg model on a stacked triangular lattice with competing interactions. Physical Review E. 88 [5] (2013) 052138 10.1103/physreve.88.052138
  2. Ryo Tamura, Shu Tanaka, Naoki Kawashima. Second-order phase transition in the Heisenberg model on a triangular lattice with competing interactions. Physical Review B. 87 [21] (2013) 214401 10.1103/physrevb.87.214401
  3. Shu Tanaka, Ryo Tamura. Network-Growth Rule Dependence of Fractal Dimension of Percolation Cluster on Square Lattice. Journal of the Physical Society of Japan. 82 [5] (2013) 053002 10.7566/jpsj.82.053002
2012
  1. Shu Tanaka, Ryo Tamura, Hosho Katsura. Entanglement spectra of the quantum hard-square model: Holographic minimal models. Physical Review A. 86 [3] (2012) 032326 10.1103/physreva.86.032326

書籍 TSV

2023
  1. 田中宗, 田村 亮. 量子アニーリングの物理. 量子アニーリングの物理. 森北出版, 2023, 288.
2022
  1. TAMURA, Ryo, IMAMURA, Gaku. Machine Learning Approaches in Nanoarchitectonics. System-Materials Nanoarchitectonics. Springer, 2022, 17.
2021
  1. 寺山慧, 隅田 真人, 田村 亮, 津田 宏治. 機械学習による例外的材料探索の効率化. 情報技術協会, 2021, 8.
  2. 田中宗, 轟木 義一, 田村 亮, 白井 達彦, 所 裕子. 弱点克服　大学生の熱力学. 東京図書株式会社, 2021, 44.
  3. 田村 亮, 津田 宏治. 第1章　材料インフォマティクスに適した機械学習法の開拓. (株)エヌ・ティー・エス, 2021, 8.
  4. 柴 弘太, 田村 亮. 第1章『匂い』解析への人工知能の活用とモデリング　第2節 機械学習を用いたニオイの定量評価. 技術情報協会, 2021, 12.
2020
  1. 田村 亮. 第4章　MIで用いられる各手法と具体的すすめ方. 情報機構, 2020, 32.
2018
  1. 柴 弘太, 田村 亮. 第13章 においセンサ, システムの開発と応用展開　第3節 ニオイからのアルコール度数推定. 技術情報協会, 2018
2017
  1. Shu Tanaka, TAMURA, Ryo, Bikas K. Chakrabarti. QUANTUM SPIN GLASSES, ANNEALING AND COMPUTATION. , 2017, 3-379.
2012
  1. Shu Tanaka, TAMURA, Ryo. Quantum annealing: from viewpoints of statistical physics, condensed matter physics, and computational physics. KINKI UNIVERSITY SERIES ON QUANTUM COMPUTING (Edited by Mikio Nakahara). , 2012, 3-59.

会議録 TSV

2015
  1. R Arai, R Tamura, H Fukuda, J Li, A T Saito, S Kaji, H Nakagome, T Numazawa. Estimation of magnetocaloric properties by using Monte Carlo method for AMRR cycle. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. (2015) 012118-1-012118-8 10.1088/1757-899x/101/1/012118
2014
  1. RYO TAMURA, SHU TANAKA. A METHOD TO CHANGE PHASE TRANSITION NATURE– TOWARD ANNEALING METHODS –. Kinki University Series on Quantum Computing. (2014) 10.1142/9789814602372_0009
  2. TAMURA, Ryo, Shu Tanaka, Naoki Kawashima. Second-Order Phase Transition in Antiferromagnetic Heisenberg Model on Triangular Lattice. JPS CONFERENCE PROCEEDINGS. (2014) 012125-1-012125-5
  3. SHU TANAKA, RYO TAMURA, HOSHO KATSURA. ENTANGLEMENT PROPERTIES OF A QUANTUM LATTICE-GAS MODEL ON SQUARE AND TRIANGULAR LADDERS. Physics, Mathematics, and All that Quantum Jazz. (2014) 10.1142/9789814602372_0005

口頭発表 TSV

2023
  1. 田村 亮. ブラックボックス最適化による物性研究. 物性研究所スパコン共同利用・CCMS合同研究会「計算の時代における物性科学」. 2023
  2. LU, Anh Khoa Augustin, LIN, Jianbo, TAMURA, Ryo, 二村 保徳, 櫻井鉄也, MIYAZAKI, Tsuyoshi. Study of silica using two-step locality preserving projections (TS-LPP). 超秩序構造科学・第５回成果報告会＠名古屋大学. 2023
2022
  1. TAMURA, Ryo, LIN, Jianbo, Yasunori Futamura, Tetsuya Sakurai, MIYAZAKI, Tsuyoshi. Search for a characteristic low-dimensional space by local structures and dimensionality reduction. WPI-MANA INTERNATIONAL SYMPOSIUM 2022. 2022
  2. DEFFRENNES, Guillaume, TERAYAMA Kei, ABE, Taichi, TAMURA, Ryo. Prédiction du liquidus de systèmes binaires par apprentissage automatique. Matériaux 2022. 2022
  3. LU, Anh Khoa Augustin, LIN, Jianbo, TAMURA, Ryo, 二村 保徳, 櫻井鉄也, MIYAZAKI, Tsuyoshi. Phase differentiation in silica using two-step locality preserving projections (TS-LPP). 第４回報告会（物質・材料研究機構）学術変革領域研究(A)　超秩序構造が創造する物性科学. 2022
  4. FUJIKAWA, Takashi, TAMURA, Ryo, IMAMURA, Gaku, OKAMOTO, Akihiro. Materials Informatics Approach Combined with High-throughput Electrochemistry to Model Extracellular Electron Transport via Electron Shuttles. The International Society for Microbial Electrochemistry and Technology (ISMET 8). 2022
  5. エン イリン, 日比 裕理, 田村 亮, 隅田 真人, 中村 泰之, 内藤 昌信, 津田 宏治. Preference learningを用いたデータ統合によるポリマー分解性のランキング予測. 第71回高分子討論会. 2022
  6. TAMURA, Ryo. Phase Diagram Construction Supported by Artificial Intelligence. AMFPD'22 (THE 29th INTERNATIONAL WORKSHOP ON ACTIVE-MATRIX FLATPANEL DISPLAYS AND DEVICES) http://www.amfpd.jp/. 2022
  7. LU, Anh Khoa Augustin, LIN, Jianbo, TAMURA, Ryo, 二村 保徳, 櫻井鉄也, MIYAZAKI, Tsuyoshi. A classification of the phases of silica using unsupervised machine learning. 超秩序構造科学 第3回成果報告会. 2022
2021
  1. 田村 亮. Developments of materials informatics methods to design and to understand materials. Materials Research Meeting 2021 (MRM2021). 2021
  2. 田村 亮, 寺山慧, 勝部涼司, 野瀬嘉太郎. Machine learning driven phase diagram construction. Materials Research Meeting 2021 (MRM2021). 2021
  3. 田村 亮. 少ない実験回数で材料特性の向上・高い予測精度を実現するデータ駆動技術. プラスチック成形加工学会 第181回講演会 「プラスチック材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクス」. 2021
  4. 田村 亮. 能動学習による 状態図作成効率化手法. 状態図・計算熱力学研究会 第1回研究会. 2021
  5. 田村 亮. Materials design by Black-box optimization with quantum annealer. NSF-JST Joint Workshop Thermal Transport, Materials Informatics and Quantum Computing. 2021
  6. 田村 亮. 機械学習による実験データからの有効モデル推定手法の開発. 日本物理学会 第76回年次大会. 2021
  7. 田村 亮. ベイズ最適化と材料・物性研究への応用. 物性科学におけるデータ科学の今と未来. 2021
2020
  1. 田村 亮. 機械学習による相図作成効率化. 第40回電子材料研究討論会. 2020
  2. TSUDA, Koji, TAMURA, Ryo. Overview of Data Science Group. MI2I最終成果報告会. 2020
  3. 隅田真人, 田村 亮, 津田 宏治, 廣戸 孝信, 松下 能孝. COMBO を利用した経験的リートベルト解析法. 第24回準結晶研究会. 2020
  4. 田村 亮. 量子アニーリングを用いた ブラックボックス最適化 手法と材料科学への応用. Ambitious 物質科学セミナー. 2020
2019
  1. KITAZAWA, Hideaki, 鯨井　健太, 豊泉　沙織, MAMIYA, Hiroaki, 森田　憲吾, TAMURA, Ryo, 田巻　明. Magnetocaloric effect in a cluster-glass system Ho5Pd2-xAgx for hydrogen liquefaction. Annual Conference on Magnetism and Magnetic Materials (MMM 2019). 2019
  2. TAMURA, Ryo. Data-driven Nanomechanical Sensing for Odor Analysis”. STAM Symposium. 2019
  3. WANG, Hongxin, GOTO, Kenta, ZHANG, Han, TAMURA, Ryo, WATANABE, Ikumu, DA, Bo, HANAGATA, Nobutaka, FUJITA, Daisuke. High spatial and temporal resolution mapping of active stress on the surface of living material. 2019日本表面真空学会学術講演会. 2019
  4. 田村 亮. 有効モデル推定とベイズ最適化. 第3回計算物質科学イノベーションキャンプ. 2019
  5. 田村 亮. 機械学習による物質・材料研究の具体事例紹介. 第 29 回 格子欠陥フォーラム. 2019
  6. 田村 亮. マテリアルズ・インフォマティクスにおける量子アニーリングの活用. 2019年電子情報通信学会ソサイエティ大会. 2019
  7. TAMURA, Ryo. Effective model estimation for magnetic materials by machine learning. Machine Learning for Quantum Matter. 2019
  8. TAMURA, Ryo. Materials science research based on prediction by machine learning. 10th STAM Scholarly Colloquium. 2019
  9. 田村 亮. 量子アニーリングを用いたマテリアルズ・インフォマティクス手法. 経済産業省 政策シンポジウム 次世代コンピュータが実現する革新的ビジネス. 2019
  10. WANG, Hongxin, ZHANG, Han, TAMURA, Ryo, FUJITA, Daisuke. Application of machine-learning AFM in cancer cell identification. NIMS先端計測シンポジウム2019. 2019
  11. 田村 亮. 機械学習による予測を用いた物質・材料研究. 東京工業大学　フロンティア材料研究所講演会. 2019
  12. 田村 亮. データ科学研究によるニオイ成分解析および有機化合物開発. 埼玉大学　物性コロキウム. 2019
2018
  1. 田村 亮. 情報科学手法による材料科学研究 -原子力場推定およびニオイ成分解析-. 第28回日本MRS年次大会. 2018
  2. 田村 亮. マテリアルズインフォマティクス研究の具体事例紹介. 第３回フロンティア太陽電池セミナー. 2018
  3. TAMURA, Ryo. Data-driven research for odor component analysis and de novo molecule generation. 8th Tsukuba International Coating Symposium. 2018
  4. TAMURA, Ryo. Odor component analysis and de novo molecule generation by machine learning. IPC2018. 2018
  5. 田村 亮. 情報科学手法による材料科学研究の最前線. 理学総論. 2018
  6. 田村 亮, 柴 弘太. MSS嗅覚センサと機械学習の融合により ニオイ指標の定量推定に成功. NIMS WEEK 2018. 2018
  7. 津田 宏治, 田村 亮. データ科学グループの最新研究紹介. 第7回MI2Iフォーラム. 2018
  8. 田村 亮. カーネルリッジ回帰による物質・材料研究. 日本応用数理学会 2018年度 年会. 2018
  9. 田村 亮. 機械学習による第一原理計算結果からの力場推定. DV-Xα研究協会主催　学術セミナー講演会. 2018
  10. 田村 亮. 機械学習からのフィードバックによる材料科学的理解の促進事例. MI2I・JAIST合同シンポジウム. 2018
  11. 田村 亮. 物質・材料科学分野におけるデータ駆動型研究. 東京大学　物性研究所　理論インフォーマルセミナー. 2018
  12. 田村 亮. 量子物理・化学におけるデータ駆動型研究 - 機械学習による力場や有効モデルの推定 -. 阪大　量子情報・機械学習セミナー. 2018
  13. 田村 亮, 林 建波, 宮崎 剛. 機械学習による液体シリコン・ゲルマニウムの量子力学的力場の推定. 日本物理学会 第73回年次大会. 2018
  14. 田村 亮, 福島 孝治. 機械学習による磁性材料の有効モデル推定手法. MANA International Symposium 2018. 2018
  15. 田村 亮, 柴 弘太. MSS嗅覚センサと機械学習を融合したニオイ指標の定量推定. nano tech 2018 第17回 国際ナノテクノロジー総合展・技術会議 . 2018
  16. 田村 亮, 福島 孝治. 機械学習による磁性材料のハミルトニアン推定. 第56回セラミックス基礎科学討論会. 2018
2017
  1. 田村 亮. 磁気冷凍技術 〜磁石を用いた次世代冷凍技術〜. 総合理工学研究科「学際研究」・「課外セミナー」. 2017
  2. 田村 亮. 材料科学におけるデータ駆動型研究 − 機械学習による量子力学的力場や有効モデルの推定 -. FIT2017 第16回情報科学技術フォーラム. 2017
  3. 田村 亮, 柴 弘太, 今村 岳, 吉川 元起. 機械学習によるナノメカニカルセンシング. "TIAかけはし"ポスター交流会2017. 2017
  4. 田村 亮, 田中宗. 量子アニーリングによるクラスタリング. Adiabatic Quantum Computing Conference 2017. 2017
  5. 橋爪洋一郎, 田中宗, 田村 亮. 量子アニーリングによる特異値分解に対する初期ハミルトニアン構築法. Adiabatic Quantum Computing Conference 2017. 2017
  6. 田村 亮. 機械学習による有効モデル推定. 生産技術研究所千葉実験所ワークショップ 「物質科学におけるデータ. 2017
  7. 田村 亮, 福島 孝治. 機械学習による有効モデル推定手法. International workshop on numerical methods and simulations for . 2017
2016
  1. 田村 亮, 福島 孝治. 機械学習によるスピンハミルトニアン推定. 埼玉大学物性セミナー. 2016
  2. 鈴木 鉄兵, 田村 亮, 宮崎 剛. 機械学習による固体シリコンの量子力学的力場の推定. 日本物理学会 2016年秋季大会. 2016
  3. 田村 亮, 福島 孝治. ベイズ最適化による確率分布の最大値探索. 日本物理学会2016秋季大会. 2016
  4. 鈴木 鉄兵, 田村 亮, 宮崎 剛. 機械学習による結晶シリコンの力場. TIA”かけはし”ポスター交流会. 2016
  5. 田村 亮, 福島孝治. ベイズ統計による磁化曲線からの相互作用推定. STATPHYS26. 2016
  6. 田村 亮, 田中 宗. 量子アニーリングの多値変数系への応用. Adiabatic Quantum Computing Conference 2016. 2016
  7. 豊泉沙織, Lukasz Zrodowski, 北澤 英明, 田村 亮, 森田憲吾, 田巻　明. クラスターグラス系Ho5-xErxPd2の磁気熱量効果. 日本物理学会第71回年次大会（2016年）. 2016
  8. 田村 亮, 福島孝治. 磁化過程を入力としたスピン間相互作用の推定手法. 日本物理学会 第71回年次大会. 2016
  9. 豊泉沙織, Ewa Moskata, 田村 亮, 森田憲吾, 田巻　明, 北澤 英明. 水素液化に適した巨大磁気冷凍物質Er5Pd2の発見. 共用・計測　合同シンポジウム2016. 2016
2015
  1. 田村 亮, 田中宗, 大野 隆央, 北澤 英明. 磁気熱量効果の磁気構造依存性. Pacifichem 2015. 2015
  2. 長谷 正司, 黒江晴彦, Vladimir Pomjakushin, Lukas Keller, 田村 亮, 寺田 典樹, 松下 能孝, デニ アンドレアス, 関根智幸. フラストレーションのある擬1次元反強磁性体Cu3Mo2O9の磁気構造. 日本中性子科学会第15回年会. 2015
  3. 田村 亮. 磁気冷凍性能を最大限引き出せる手法の開発. 千葉工業大学「核物理×物性セミナー」. 2015
  4. 田村 亮, 田中宗. フラストレート系における相転移様相の制御. STAC-9&TOEO-9. 2015
  5. 田村 亮, 福島孝治. ベイズ統計を用いた磁化過程からの相互作用推定. 日本物理学会2015年秋季大会. 2015
  6. 豊泉沙織, 北澤 英明, 田村 亮, 寺田 典樹, 間宮 広明, 森田憲吾, 田巻　明. クラスターグラス系Ho5Pd2-xAx (A = Ni, Ag)の磁気熱量効果 II. 日本物理学会2015年秋季大会. 2015
  7. 田村 亮, 田中宗. 一般化された透明状態のあるポッツ模型. New Horizons of Quantum and Classical Information 2015. 2015
  8. 北澤 英明, 河村幸彦, Lukas Keller, 豊泉沙織, 田村 亮, 間宮 広明, 寺田 典樹, デニ アンドレアス, 田巻明. 磁気冷凍材料Ho5Pd2の磁場中中性子回折. NIMS Conference 2015. 2015
  9. 長谷 正司, 黒江晴彦, Vladimir Pomjakushin, Lukas Keller, 田村 亮, 寺田 典樹, 松下 能孝, デニ アンドレアス, 関根智幸. Magnetic structure of quasi-one-dimensional frustrated antiferromagnet Cu3Mo2O9. NIMS Conference 2015. 2015
  10. 田村 亮, 田中 宗, 大野 隆央, 北澤 英明. 反強磁性体の磁気冷凍性能を最大限引き出す新手法. 20th International Conference on Magnetism. 2015
  11. 長谷 正司, 黒江晴彦, Vladimir Pomjakushin, Lukas Keller, 田村 亮, 寺田 典樹, 松下 能孝, デニ アンドレアス, 関根智幸. Magnetic structure of quasi-one-dimensional frustrated antiferromagnet Cu3Mo2O9. The 20th International Conference on Magnetism 2015 (ICM2015). 2015
  12. 長谷 正司, 黒江晴彦, 関根智幸, Vladimir Pomjakushin, Lukas Keller, 田村 亮, 寺田 典樹, 松下 能孝, デニ アンドレアス. 擬一次元反強磁性体Cu3Mo2O9の磁気構造. 第70回年次大会. 2015
  13. 田村 亮, 田中宗, 谷本和彦, 戸塚圭介. 複数の相互作用が競合する積層三角格子磁性模型の磁場中相図. 日本物理学会第70回年次大会. 2015
  14. 北澤 英明, 豊泉沙織, Milena Bochenek, 田村 亮, 寺田 典樹, 間宮 広明, 田巻　明. クラスターグラス系Ho5_Pd2-xAxの磁気熱量効果. 日本物理学会第70回年次大会（2015年）. 2015
  15. 長谷 正司, 黒江晴彦, 関根智幸, Vladimir Pomjakushin, Lukas Keller, 田村 亮, 寺田 典樹, 松下 能孝, デニ アンドレアス. 擬一次元反強磁性体Cu3Mo2O9の磁気構造. 第3回・物構研サイエンスフェスタ. 2015
  16. 田村 亮, 黒江晴彦, 長谷 正司. Cu3Mo2O9の巨大磁化プラトーに関する理論研究. MANA International Symposium 2015. 2015
  17. 田村 亮. 面間ランダム相互作用の効果によって誘起される新奇磁気秩序. 京都大学基礎物理学研究所セミナー. 2015
  18. 田村 亮. 反強磁性体の磁気冷凍性能を最大限引き出す手法開発. 第8回 三機関連携「量子複雑現象」研究会. 2015
2014
  1. 北澤 英明, 田村 亮, 間宮 広明, 寺田 典樹, デニ アンドレアス, 豊泉沙織, 田巻明, Lukas Keller, 河村幸彦. 磁気冷凍材料Ho5Pd2の磁場中中性子回折. 日本中性子科学会第14回年会. 2014
  2. 田村 亮. 積層三角格子反強磁性体における特異な潜熱変化. 第8回　物性科学領域横断研究会 (領域合同研究会). 2014
  3. 田村 亮, 田中宗, 大野 隆央, 北澤 英明. 磁気冷凍における熱吸収能力と磁気構造の関係. 物性研究所計算物質科学研究センター 第4回シンポジウム・物性研スー. 2014
  4. 豊泉沙織, 北澤 英明, 河村幸彦, 間宮 広明, 寺田 典樹, 田村 亮, デニ アンドレアス, 森田憲吾, 田巻　明. クラスターグラス系Ho5Pd2における巨大磁気熱量効果の試料依存性. 59th Annual Conference on Magnetism and Magnetic Materials . 2014
  5. 田村 亮. 三角格子磁性体NiGa2S4への有効モデルを用いたアプローチ. 第12回学融合ビジュアライゼーションシンポジウム ー次世代ビジュア. 2014
  6. 北澤 英明, 豊泉沙織, Lukas Keller, 河村幸彦, 田村 亮, 間宮 広明, 寺田 典樹, デニ アンドレアス, 田巻明. 磁気冷凍材料Ho5Pd2の磁場中中性子回折. 日本物理学会2014年秋季大会. 2014
  7. 田中宗, 田村 亮. 階層的相互作用を持つPottsモデルにおける相転移の解析. 日本物理学会2014年秋季大会. 2014
  8. 田村 亮, 田中宗, 大野 隆央, 北澤 英明. 磁気冷凍における磁気構造に依存した熱吸収能力の比較. 日本物理学会2014年秋季大会. 2014
  9. 田村 亮, 田中宗. Spatial dimension dependence of first-order phase transition na- ture in stacked triangular lattice system. International Conference on Highly Frustrated Magnetism 2014. 2014
  10. 田村 亮, 田中宗, 大野 隆央, 北澤 英明. 磁気冷凍性能の磁気構造依存性. 日本物理学会第69回年次大会. 2014
  11. 北澤 英明, Milena Bochenek, 豊泉沙織, 河村幸彦, 田村 亮, 間宮 広明, 寺田 典樹, デニ アンドレアス, Lukas Keller, 田巻明. 磁気冷凍材料R5Pd2 ( R = Tb, Dy, Ho, Er )の磁気熱量効果. 日本物理学会第69回年次大会. 2014
  12. 田村 亮, 北澤 英明, 大野 隆央. Selection of magnetic structure suited for magnetic refrigeration material. MANA International Symposium 2014. 2014
  13. 田村 亮, 田中宗, 大野 隆央, 北澤 英明. Magnetic structure dependence of magnetic refrigeration efficiency. RIKEN-APW joint workshop “Highlights in condensed matter physic. 2014
2013
  1. 田村 亮, 大野 隆央, 北澤 英明. 反強磁性体における磁気熱量効果の特徴. 物性研スパコン共同利用・CMSI 合同研究会（第4回 CMSI 研究会）. 2013
  2. 田村 亮. 磁気冷凍材料に適した磁気構造の選定. 第13回 NIMSフォーラム. 2013
  3. 田村 亮, 大野 隆央, 北澤 英明. 磁気熱量効果の磁気構造依存性. 日本物理学会　2013年秋季大会. 2013
  4. 北澤 英明, 豊泉沙織, 河村幸彦, 田村 亮, 間宮 広明, 寺田 典樹, デニ アンドレアス, 田巻明. 磁気冷凍材料Ho5Pd2における組成変化が及ぼす磁気熱量効果への影響. 日本物理学会2013年秋季大会. 2013
  5. TAMURA, Ryo. A METHOD TO CHANGE PHASE TRANSITION NATURE– TOWARD ANNEALING METHODS –. Summer Workshop on "Physics, Mathematics, And All That Quan. 2013
  6. 田村 亮, 田中宗, 川島直輝. 複数の相互作用が競合する三角格子系における二次相転移. XXV IUPAP International Conference on Statistical Physics. 2013
  7. TAMURA, Ryo. Second-Order Phase Transition in Antiferromagnetic Heisenberg Model on Triangular Lattice. The 12th Asia Pacific Physics Conference. 2013
  8. 田村 亮. 複数の相互作用のあるフラストレート三角格子模型における相転移. 東北大学物性理論セミナー. 2013
  9. 田村 亮, 田中宗, 桂法称. ラダー格子上のハードコア粒子系のエンタングルメント特性. 第28回量子情報技術研究会. 2013
  10. 田村 亮, 田中宗. 複数の相互作用が競合する三角格子系における相転移と空間次元の関係. 日本物理学会　第68回年次大会. 2013
  11. 田村 亮, 田中宗, 川島直輝. 複数の相互作用が競合する三角格子系における相転移. 統計力学セミナー. 2013
  12. 田村 亮. フラストレート連続スピン系における新奇な磁気秩序と相転移. 日本学術会議 物性物理学・一般物理学分科会シンポジウム. 2013
  13. 田村 亮, 田中宗, 川島直輝. 歪んだ三角格子ハイゼンベルクモデルにおける相転移. 物性研究所共同利用スパコン合同研究会「計算物性物理学の新展開」. 2013
2012
  1. 田村 亮, 田中宗, 桂法称. ラダー格子上の量子ハードコア粒子系のエンタングルメント・スペクトル. 量子スピン系の物理. 2012
  2. 田村 亮, 田中宗. 三角格子上ハイゼンベルクモデルにおける連続相転移. 日本物理学会　2012秋季大会. 2012

その他の文献 TSV

2023
  1. 田村 亮, 柴 弘太. 嗅覚センサと機械学習によりニオイのデジタル化に挑む. JIR 常陽産研 NEWS. (2023) 26-29
2022
  1. 田村 亮, 吉川 元起, 柴 弘太. 機械学習と嗅覚センサを用いた「擬原臭」選定. Aroma research : journal of aroma science and technology. (2022) 62-67
  2. TAMURA, Ryo, Yuichi Motoyama, Kazuyoshi Yoshimi. Development of Bayesian optimization tool and its applications in materials science. Activity Report / Supercomputer Center, Institute for Solid State Physics, The University of Tokyo. (2022) 32-40
2021
  1. 田村 亮, 長田 俊郎, 皆川 和己, 小幡 卓眞, 廣澤 正志, 津田 宏治, 川岸 京子. 機械学習による超合金粉末製造プロセス最適化. 季刊「溶射技術」. (2021) 56-62
2020
  1. 田村 亮. 量子アニーリングを用いたマテリアルズ・ インフォマティクス手法と実用化への課題. 研究開発リーダー. (2020) 8-11
2018
  1. 柴 弘太, 田村 亮. ニオイのデータ駆動型解析　– MSS、機能性ナノ粒子、機械学習による定量予測 –. におい・かおり環境学会誌. [5] (2018) 305-314
2017
  1. 柴 弘太, 田村 亮, 今村 岳, 吉川 元起. ニオイって実は超複雑で超有用　〜ニオイに秘められた情報に迫る新たなアプローチ〜. Academist Journal. web (2017) 1-8
2014
  1. RYO TAMURA, SHU TANAKA. A METHOD TO CHANGE PHASE TRANSITION NATURE– TOWARD ANNEALING METHODS –. Kinki University Series on Quantum Computing. (2014) 115-141 10.1142/9789814602372_0009
  2. SHU TANAKA, RYO TAMURA, HOSHO KATSURA. ENTANGLEMENT PROPERTIES OF A QUANTUM LATTICE-GAS MODEL ON SQUARE AND TRIANGULAR LADDERS. Kinki University Series on Quantum Computing Volume 9. (2014) 59-76 10.1142/9789814602372_0005

特許 TSV

登録特許
    公開特許出願
    1. 特開2022179079号 部分構造選択ステップを含む設計データの生成方法、機能性分子の設計データの生成方法、機能性分子の設計プログラム及び機能性分子 (2022)
    2. No: WO2021192915 原臭選定方法、原臭の組み合わせによりニオイを表現、提示または合成する方法、及びそのための装置 (2021)
    3. 特開2021071287号 被測定細胞の弾性特性分布を解析する方法及び装置、並びに原子間力顕微鏡の探針の形状パラメータを定める方法及び装置 (2021)
    4. No: US20200075134 試料に対応付けられた推定対象値を推定する方法及び装置 (2020)
    5. No: EP3550284 試料に対応付けられた推定対象値を推定する方法及び装置 (2019)
    6. No: CN109923397 試料に対応付けられたパラメータ値を推定する方法及び装置 (2019)
    7. No: WO2018101128 試料に対応付けられたパラメータ値を推定する方法及び装置 (2018)
    外国特許

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