藤波美起登 (Mikito Fujinami) - マイポータル

基本情報

所属: 早稲田大学理工学術院総合研究所次席研究員

学位: 博士（理学）(2020年3月早稲田大学)

研究者番号: 50875391
ORCID iD: https://orcid.org/0000-0001-6242-0586
J-GLOBAL ID: 202001020258203930
researchmap会員ID: R000013134

研究キーワード

研究分野

経歴

2023年4月 - 現在

早稲田大学, 理工学術院総合研究所, 次席研究員
2020年4月 - 2023年3月

早稲田大学, 先進理工学部, 助教
2018年4月 - 2020年3月

独立行政法人日本学術振興会, 学振特別研究員 DC2

学歴

2017年4月 - 2020年3月

早稲田大学, 大学院先進理工学研究科, 化学・生命化学専攻
2016年4月 - 2017年3月

早稲田大学, 大学院先進理工学研究科, 化学・生命化学専攻
2012年4月 - 2016年3月

早稲田大学, 先進理工学部, 化学・生命化学科

受賞

論文

Application and integration of computer vision technologies for automated recognition and recording of chemical experiments

Ryosuke Sasaki, Mikito Fujinami, Hiromi Nakai

Bulletin of the Chemical Society of Japan 97(11) 2024年10月23日査読有り
Comprehensive image dataset for enhancing object detection in chemical experiments

Ryosuke Sasaki, Mikito Fujinami, Hiromi Nakai

Data in Brief 2024年2月査読有り
Application of object detection and action recognition toward automated recognition of chemical experiments

Ryosuke Sasaki, Mikito Fujinami, Hiromi Nakai

Digital Discovery 2024年査読有り
Theoretical Study on the Relationship between Circular Dichroism and Circularly Polarized Luminescence in Oxaza[7]dehydrohelicene Derivatives

Masaya FUJIWARA, Mikito FUJINAMI, Mohamed S. H. SALEM, Shinobu TAKIZAWA, Hiromi NAKAI

Journal of Computer Chemistry, Japan 2024年査読有り
Construction of Image Datasets for Chemical Experiments and Numerical Assessment of Object Detection Methods

Ryosuke SASAKI, Mikito FUJINAMI, Hiromi NAKAI

Journal of Computer Chemistry, Japan 2022年査読有り
Solvent Selection Scheme Using Machine Learning Based on Physicochemical Description of Solvent Molecules: Application to Cyclic Organometallic Reaction

Mikito Fujinami, Hiroki Maekawara, Ryota Isshiki, Junji Seino, Junichiro Yamaguchi, Hiromi Nakai

Bulletin of the Chemical Society of Japan 93(7) 841-845 2020年7月15日査読有り
Orbital-free density functional theory calculation applying semi-local machine-learned kinetic energy density functional and kinetic potential

Mikito Fujinami, Ryo Kageyama, Junji Seino, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai

Chemical Physics Letters 748 137358-137358 2020年6月査読有り
Quantum Chemical Reaction Prediction Method Based on Machine Learning

Mikito Fujinami, Junji Seino, Hiromi Nakai

Bulletin of the Chemical Society of Japan 93(5) 685-693 2020年5月15日査読有り
Semi-local machine-learned kinetic energy density functional demonstrating smooth potential energy curves

Junji Seino, Ryo Kageyama, Mikito Fujinami, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai

Chemical Physics Letters 734 136732-136732 2019年11月査読有り
Virtual Reaction Condition Optimization based on Machine Learning for a Small Number of Experiments in High-dimensional Continuous and Discrete Variables

Mikito Fujinami, Junji Seino, Takumi Nukazawa, Shintaro Ishida, Takeaki Iwamoto, Hiromi Nakai

Chemistry Letters 48(8) 961-964 2019年8月5日査読有り
Semi-local machine-learned kinetic energy density functional with third-order gradients of electron density

Junji Seino, Ryo Kageyama, Mikito Fujinami, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai

The Journal of Chemical Physics 148(24) 241705-241705 2018年6月28日査読有り
Development of Reaction Prediction Scheme Based on Machine Learning with Quantum Chemical Descriptors

Mikito FUJINAMI, Junji SEINO, Hiromi NAKAI

Journal of Computer Chemistry, Japan 15(3) 63-65 2016年査読有り

MISC

Pythonで学ぶ機械学習(12) ベイズ最適化

藤波美起登

現代化学 (636) 28-32 2024年3月
Pythonで学ぶ機械学習(11) 分子物性の予測

藤波美起登

現代化学 (635) 22-27 2024年2月
Pythonで学ぶ機械学習(10) 化学データベースの活用

藤波美起登

現代化学 (634) 43-47 2024年1月
Pythonで学ぶ機械学習(9) 分子の表現と記述子

藤波美起登

現代化学 (633) 48-53 2023年12月
Pythonで学ぶ機械学習(8) 学習の評価とチューニング

藤波美起登

現代化学 (632) 45-50 2023年11月
Pythonで学ぶ機械学習(7) 機械学習の動作原理

藤波美起登

現代化学 (631) 34-39 2023年10月
Pythonで学ぶ機械学習(6) Pythonによる機械学習の実装-教師なし学習

藤波美起登

現代化学 (630) 55-60 2023年9月
Pythonで学ぶ機械学習(5) Pythonによる機械学習の実装-識別

藤波美起登

現代化学 (629) 56-61 2023年8月
Pythonで学ぶ機械学習(4) Pythonによる機械学習の実装-回帰

藤波美起登

現代化学 (628) 47-53 2023年7月
Pythonで学ぶ機械学習(3) Pythonプログラミングの基礎2

Pythonで学ぶ機, Pythonプログラミングの基礎

藤波美起登 (627) 34-39 2023年6月
Pythonで学ぶ機械学習(2) Pythonプログラミングの基礎1

藤波美起登

現代化学 (626) 59-63 2023年5月
Pythonで学ぶ機械学習(1) 機械学習とプログラミングへの招待

藤波美起登

現代化学 (625) 29-32 2023年4月
機械学習が理論化学・計算化学に与えるインパクト

藤波美起登, 中井浩巳

現代化学 (615) 56-57 2022年6月
機械学習の基礎と実践の手引き

藤波美起登

フロンティア 4(2) 107-116 2022年査読有り
機械学習を用いた実験条件最適化と離散量を含む多次元条件最適化への応用

藤波美起登, 中井浩巳

CICSJ Bulletin 38(1) 40-43 2020年査読有り
量子化学的記述子を用いた反応予測手法の開発と予測に寄与する記述子の解析

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

化学工業 70(12) 31-37 2019年12月
理論化学とインフォマティクスの融合による反応設計

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

化学と工業 71(8) 653-655 2018年8月査読有り
人工知能を用いた化学反応の予測 : 新材料開発のスピードアップに向けて

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

MATERIAL STAGE 16(11) 70-75 2017年2月
インフォマティクスによる反応の設計と予測 -コンピュータを用いた化学反応の予言を目指して

藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

化学 71(11) 68-69 2016年11月

書籍等出版物

マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例

技術情報協会

技術情報協会 2021年7月 (ISBN: 9784861048548)
フロー合成、連続生産のプロセス設計、条件設定と応用事例

技術情報協会

技術情報協会 2020年12月 (ISBN: 9784861048203)
マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集

技術情報協会

技術情報協会 2019年1月 (ISBN: 9784861047329)

講演・口頭発表等

密度汎関数強束縛法を用いた色素増感太陽電池用有機色素のハイスループットスクリーニング

藤波美起登, 清水伊織, Feng Wang, 中井浩巳

第18回分子科学討論会 2024年9月
高い円偏光発光特性を有するoxaza[7]dehydrohelicene誘導体の機械学習を用いた探索(2)：S1安定構造の計算と学習に基づく探索

藤波美起登, 藤原正也, Mohamed S. H. Salem, 滝澤忍, 中井浩巳

日本コンピュータ化学会2024年春季年会 2024年6月
量子化学計算と機械学習を用いたhelicene類似円偏光発光分子の探索

藤波美起登, 藤原正也, Mohamed S. H. Salem, 滝澤忍, 中井浩巳

第26回理論化学討論会 2024年5月
Machine learning-assisted screening of organic molecules with high circular polarized luminescence property

Mikito Fujinami, Masaya Fujiwara, Mohamed S, H. Salem, Shinobu Takizawa, Hiromi Nakai

International Joint Symposium 2023 on Synthetic Organic Chemistry ~ISDigiTOS-2, ICAMS-3, & CREST-OS-FRIR~ 2023年12月
汎用原子レベルシミュレータMatlantisのフラグメント分子軌道法への適用

大島玲生, 髙島千波, 藤波美起登, 小野純一, 中嶋裕也, 中井浩巳

2023年日本コンピュータ化学会秋季年会 2023年11月
セルロースモデル化合物分解反応の量子分子動力学シミュレーション

藤澤遼, 藤波美起登, 小野純一, 中井浩巳

2023年日本コンピュータ化学会秋季年会 2023年11月
高い円偏光発光特性を有するOxaza[7]dehydrohelicene誘導体の機械学習を用いた探索

藤原正也, 藤波美起登, Mohamed S, H. Salem, 滝澤忍, 中井浩巳

2023年日本コンピュータ化学会秋季年会 2023年11月
画像認識技術を用いた電子実験ノート自動作成アプリケーションの開発

佐々木良輔, 藤波美起登, 中井浩巳

第46回ケモインフォマティクス討論会 2023年11月
機械学習を用いた反応条件最適化、分子設計、化学実験の画像認識

藤波美起登

2023触媒学会北海道支部札幌講演会 2023年11月招待有り
機械学習型電子相関モデルの第4周期元素への拡張

藤澤遼, 藤波美起登, 中井浩巳

第17回分子科学討論会 2023年9月
Utilization of image recognition for chemical experiments toward development of automated electronic laboratory notebook

Ryosuke Sasaki, Mikito Fujinami, Hiromi Nakai

Theory and Applications of Computational Chemistry (TACC2023) 2023年9月
Development of machine-learned electron correlation model including the fourth-row elements

Ryo Fujisawa, Mikito Fujinami, Hiromi Nakai

Theory and Applications of Computational Chemistry (TACC2023) 2023年9月
Application of image recognition methods for chemical experiment images and videos

Ryosuke Sasaki, Mikito Fujinami, Hiromi Nakai

Asia Pacific Conference of Theoretical and Computational Chemistry (APATCC-10) 2023年2月
Applicability domain for machine-learned electron correlation model

Ryo Fujisawa, Mikito Fujinami, Junji Seino, Yasuhiro Ikabata, Hiromi Nakai

Asia Pacific Conference of Theoretical and Computational Chemistry (APATCC-10) 2023年2月
汎用原子レベルシミュレータMatlantisと波動関数理論および密度汎関数理論による分子物性の比較検証

大島玲生, 高島千波, 藤波美起登, 中嶋裕也, 中井浩巳

日本コンピュータ化学会2022年秋季年会 2022年11月
時間依存密度汎関数強束縛法と機械学習を用いた色素増感太陽電池のための色素分子の探索

藤波美起登, 清水伊織, Feng Wang

第45回ケモインフォマティクス討論会 2022年11月
物体検出と行動認識を用いた化学実験の画像認識に関する数値検証

佐々木良輔, 藤波美起登, 中井浩巳

第45回ケモインフォマティクス討論会 2022年11月
化学実験画像データセットの作成と物体検出の数値検証

佐々木良輔, 藤波美起登, 中井浩巳

日本コンピュータ化学会2022年春季年会 2022年6月
機械学習型電子相関モデルの開殻系への拡張

藤澤遼, 藤波美起登, 清野淳司, 中井浩巳

第24回理論化学討論会 2022年5月
Assessment and improvement of machine-learned electron correlation model based on applicability domain determination

Ryo Fujisawa, Yasuhiro Ikabata, Mikito Fujinami, Junji Seino, Hiromi Nakai

5th China-Japan-Korea Workshop on Theoretical & Computational Chemistry (CJK-WTCC-V) 2022年1月

もっとみる

担当経験のある科目(授業)

2021年4月 - 現在

情報処理２ (明治大学)

所属学協会

2020年9月 - 現在

分子科学会
2019年6月 - 現在

理論化学会
2018年8月 - 現在

有機合成化学協会
2015年11月 - 現在

日本化学会

共同研究・競争的資金等の研究課題

有機金属反応のためのインタラクティブな反応設計システムの開発

日本学術振興会科学研究費助成事業学術変革領域研究(A) 2024年4月 - 2026年3月

藤波美起登
有機金属錯体触媒に対する量子化学計算データベースの構築と物理化学的記述子の探索

日本学術振興会科学研究費助成事業学術変革領域研究(A) 2022年6月 - 2024年3月

藤波美起登
機械学習を用いた分子構造探索手法と自動的なパラメータ構築手法の開発

日本学術振興会科学研究費助成事業研究活動スタート支援 2020年9月 - 2022年3月

藤波美起登
量子化学計算と機械学習を用いた均一系有機金属錯体反応の予測と反応支配因子の可視化

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費 2018年4月 - 2020年3月

藤波美起登