実験ビッグデータと機械学習を組み合わせた材料特性モデルの構築手法を開発。東北大学におけるマテリアルズ・インフォマティクス研究の振興・強化に貢献しています。

• 実験データ活用型機械学習モデル構築
• 材料特性予測精度の向上
• 実践的教育コンテンツの開発
• 産学連携研究の推進

実験結果の再現性担保を目的とした、IoTデバイスによる安価かつ高精度な実験環境ログシステムを開発。1台1万円ほどで全自動環境計測を実現しています。

• 温度・湿度・気圧・CO2・有機化合物濃度の自動計測
• 低価格での高精度モニタリング
• クラウドベースデータ管理
• 異常検知・アラート機能

新研究室立ち上げ支援として、デジタル実験ノート、IoT環境計測、実験自動化技術を統合した包括的な研究DXシステムを設計・開発しています。

• デジタル実験ノートシステム導入
• IoT実験環境ログ統合
• 研究データの一元デジタル管理
• 機械学習モデル開発への直接活用

自然言語処理技術と研究費データベースを活用して東北大学の研究特性モデルを構築。共同研究者マッチングや研究費公募最適化システムを開発しています。

• 大学研究特性の定量的モデル化
• 研究者間マッチング精度向上
• 研究費申請最適化支援
• 大学本部との連携システム構築

東京工業大学OBと共同で研究開発施設シェアリング推進ベンチャー「委託ナビ」を創業。コンセプト設計やウェブデザインサポートを担当し、技術移転への知見を蓄積しました。

• 研究設備の効率的活用推進
• ベンチャー創業・運営ノウハウ
• 技術移転プロセスの実践経験
• 産学連携の新たなモデル構築

10兆分の1秒の時間分解能と100万分の1メートルの空間分解能を有する究極のビデオカメラ（TRMOI）を独自開発。これをベースに磁性体励起伝播過程の分散関係を実験データから再構築するスピン波トモグラフィー法（SWaT）を確立しました。

• 世界最高レベルの時空間分解能を実現
• スピン波分散関係の全光学的再構築
• 磁気光学イメージング技術の革新
• スピンゼーベック効果の異常現象解明

従来の複雑な測定系を簡素化し、高繰り返し超短パルス半導体レーザーと磁性体光励起過程の繰り返し同期現象を用いた革新的な磁気分光法を考案・実証しました。

• 測定系の大幅な簡素化を実現
• シミュレーションによる原理実証
• スピントロニクスデバイス評価への応用
• 産業界での実用化を見据えた設計