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データサイエンス

谷池俊明 Toshiaki Taniike

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谷池 俊明(たにいけ としあき)は日本の化学者である。北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 物質化学フロンティア研究領域・教授。専門は触媒化学・高分子科学・ハイスループット実験・マテリアルズインフォマティクス・計算化学など。第25回ケムステVシンポ「データサイエンスが導く化学の最先端」講師。

経歴

2001 年:東京大学 工学部 化学システム工学科 卒業
2003 年:東京大学大学院 工学系研究科 化学システム工学専攻 修士課程修了(山下 晃一 教授)
2003 年:日本学術振興会 特別研究員(DC1)
2006 年:東京大学大学院 理学系研究科 化学専攻 博士課程修了(岩澤 康裕 教授)
2006 年:東京大学大学院 理学系研究科 化学専攻 COE 特別研究員
2006 年:北陸先端科学技術大学院大学 マテリアルサイエンス研究科 助教(旧称:助手)
2013 年:北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 准教授
2020 年:北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 教授
2020 年:北陸先端科学技術大学院大学 マテリアルズインフォマティクス国際研究拠点 拠点長(兼務)

受賞歴

2006 年:日本化学会年会学生講演賞
2010 年:マテリアルライフ学会研究奨励賞
2012 年:8th International Colloquium on Heterogeneous Ziegler-Natta Catalysts Young Scientist Award
2013 年:マテリアルライフ学会論文賞
2017 年:平成 28 年度石油学会奨励賞
2019 年:マテリアルライフ学会総説賞
2019 年:北陸先端科学技術大学院大学学長賞

研究業績

物質・材料研究にデータ科学の方法論を適用するマテリアルズインフォマティクス(MI)は、ものづくりの在り方を不可逆的に変革する可能性を秘めています。一方で、規模・分散・均質性の点で、データ科学足り得るデータセットの欠如がMI研究の大きな課題となっています。特に、研究者がそれぞれの仮説に従い収集してきたデータは偏っており、機械学習はそのような人為的バイアスをも学習してしまいます。私たちでは、独自に設計したハイスループット実験技術を用いて高品質な材料ビッグデータを自製し、MI研究を推進しています。例えば、触媒分野では、日に4000点もの触媒データを自動取得するハイスループット触媒評価装置を開発し、MIの手法を用いて、様々な新規メタン酸化カップリング触媒を発見してきました1−4。高分子分野では、高分子100検体の同時寿命決定が可能なハイスループット化学発光イメージング装置を開発し、遺伝的アルゴリズムを用いて、汎用プラスチックの高温酸化を抑制する新規安定化剤配合を開発しました5,6。これらの研究成果は、「ハイスループット実験とMIの組み合わせが、短期間に、前知見によらないゼロからの材料開発を実現する」近未来を示すものと考えています。

関連文献

  1. Nguyen, T. N.; Nhat, T. T. P.; Takimoto, K.; Thakur, A.; Nishimura, S.; Ohyama, J.; Miyazato, I.; Takahashi, L.; Fujima, J.; Takahashi, K.; Taniike, T. High-Throughput Experimentation and Catalyst Informatics for Oxidative Coupling of Methane. ACS Catal. 2020, 10, 921– 932, DOI: 10.1021/acscatal.9b04293
  2. Nguyen, T. N.; Nakanowatari, S.; Nhat Tran, T. P.; Thakur, A.; Takahashi, L.; Takahashi, K.; Taniike, T. Learning Catalyst Design Based on Bias-Free Data Set for Oxidative Coupling of Methane. Catal. 2021, 11, 1797–1809, DOI: 10.1021/acscatal.0c04629
  3. Nakanowatari, S.; Nguyen, T. N.; Chikuma, H.; Fujiwara, A.; Seenivasan, K.; Thakur, A.; Takahashi, L.; Takahashi, K.; Taniike, T. Extraction of Catalyst Design Heuristics from Random Catalyst Dataset and their Utilization in Catalyst Development for Oxidative Coupling of Methane. ChemCatChem 2021, 13, 3262–3269, DOI: 10.1002/cctc.202100460
  4. Takahashi, L.; Nguyen, T. N.; Nakanowatari, S.; Fujiwara, A.; Taniike, T.; Takahashi, K. Constructing catalyst knowledge networks from catalyst big data in oxidative coupling of methane for designing catalysts. Sci. 2021, 12, 12546–12555, DOI: 10.1039/D1SC04390K
  5. Aratani, N.; Katada, I.; Nakayama, K.; Terano, M.; Taniike, T. Development of High Throughput Chemiluminescence Imaging Instrument for Parallel Evaluation of Polymer Lifetime. Polym. Degrad. Stab. 2015, 121, 340–347, DOI: 10.1016/j.polymdegradstab.2015.09.025
  6. Taniike, T.; Kitamura, T.; Nakayama, K.; Takimoto, K.; Aratani, N.; Wada, T.; Thakur, A.; Chammingkwan, P. Stabilizer Formulation Based on High-Throughput Chemiluminescence Imaging and Machine Learning. ACS Appl. Polym. Mater. 2020, 2, 3319–3326, DOI: 10.1021/acsapm.0c00442

関連動画

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北陸先端科学技術大学院大学 谷池研究室 ホームページ

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