研究内容
- Keywords
統計力学，機械学習，マテリアルズ・インフォマティクス ，磁気冷凍，
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
- 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
- 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
- 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
書籍
- Shu Tanaka, TAMURA, Ryo, Bikas K. Chakrabarti. QUANTUM SPIN GLASSES, ANNEALING AND COMPUTATION. , 2017, 3-379.
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- DEFFRENNES, Guillaume, TERAYAMA Kei, ABE, Taichi, TAMURA, Ryo. Prédiction du liquidus de systèmes binaires par apprentissage automatique. Matériaux 2022. 2022
- 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
その他の文献
- 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
- 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
- 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
特許
- 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)
- 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)
- 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)
所属学会
日本物理学会