About us

本CREST研究チームでは実験・計算・データ科学を統合したキャタリストインフォマティクスを推進し、新しい革新的な触媒探索・反応機構解明技術を創出することを目的とします。本研究は触媒データベースの構築・機械学習を用いたデータから知識へ変換・プラットフォームの3本柱を軸に遂行します。特にメタン変換プロセスを対象とした新しいメタン変換触媒・最適プロセス・反応経路機構の完全解明・制御を実現し、触媒探索・設計を革新させます。

News & Topics

2019.12.25
ハイスループット実験・材料ビッグデータ・データ科学を基盤とした触媒インフォマティクスを実現することに成功した論文“High-Throughput Experimentation and Catalyst Informatics for Oxidative Coupling of Methane"がACS Catalysisに掲載されました。併せてプレス発表が行われました。
2019.6.18
機械学習によるXAFSの酸化状態の自動判別の論文“Automatic oxidation threshold recognition of XAFS data using supervised machine learning"がMolecular Systems Design & Engineering にアクセプトされました。
2019.1.4
材料データと機械学習により結晶構造予測の論文“Creating Machine Learning-Driven Material Recipes Based on Crystal Structure"がThe Journal of Physical Chemistry Lettersにアクセプトされました。
2018.12.17
キャタリストインフォマティクスのコンセプトと事例の紹介論文“The Rise of Catalyst Informatics: Towards Catalyst Genomics"がChemCatChemにアクセプトされました。
2018.8.3
オントロジーを適用し、インフォマティクスのため材料・触媒データ構築方法に関する論文“Redesigning the Materials and Catalysts Database Construction Process Using Ontologies"がJournal of Chemical Information and Modelingにアクセプトされました。
2018.4.23
触媒インフォマティクスを適用し、文献データよりメタン酸化カップリング触媒を予測した論文“Unveiling hidden catalysts for the oxidative coupling of methane based on combining machine learning and literature data"がChemCatChemに掲載されました。
2017.10.1
戦略的創造研究推進事業・CREST「[革新的触媒] 多様な天然炭素資源の活用に資する革新的触媒と創出技術」領域において本研究課題「実験・計算・データ科学の統合によるメタン変換触媒の探索・発見と反応機構の解明・制御」が採択されました。