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産総研
学歴
  • 2014年 京都大学 工学部 工業化学科 卒業
  • 2016年 京都大学 工学研究科 化学工学専攻 修士課程 修了
  • 2019年 京都大学 工学研究科 化学工学専攻 博士課程 修了
経歴
  • 2016年4月〜　
  • 　　　日本学術振興会　特別研究員 DC1
  • 2018年4月〜
  • 　　　産業技術総合研究所 ナノチューブ実用化研究センター CNT評価チーム　研究員
  • 2022年4月〜
  • 　　　産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター 化学評価研究チーム　研究員
  • 2022年10月〜
  • 　　　産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター 化学評価研究チーム 主任研究員
  • 2023年4月〜
  • 　　　産業技術総合研究所 ナノカーボンデバイス研究センター 材料機能創発研究チーム 主任研究員
その他研究歴
  • 2014年8月〜2014年9月 Technische Universitat Dortmund,　Department of Biochemical and Chemical Engineering
  • 2018年4月〜2018年6月 Imperial College London, Department of Chemical Engineering
研究実績

筆頭論文

8. A Comprehensive and Versatile Multimodal Deep-Learning Approach for Predicting Diverse Properties of Advanced Materials.
Shun Muroga, Yasuaki Miki, Kenji Hata
Advanced Science (IF: 15), 2302508 (2023)

7. A Comprehensive and Versatile Multimodal Deep Learning Approach for Predicting Diverse Properties of Advanced Materials.
Shun Muroga, Yasuaki Miki, Kenji Hata
arXiv:2303.16412 (2023)

6. Novel approaches of in-situ ATR-FTIR spectroscopy and spectroscopic imaging for real-time simultaneous monitoring curing reaction and diffusion of the curing agent at rubber nanocomposite surface
Shun Muroga, Yu Takahashi, Yuta Hikima, Seisuke Ata, Sergei G. Kazarian, Masahiro Ohshima, Toshiya Okazaki, Kenji Hata
Polymers, Vol. 13, Issue 17, 2879 (2021)

5. Virtual Experimentations by Deep learning on Tangible Materials
†Takashi Honda, †Shun Muroga(†contributed equally), †Hideaki Nakajima, Taiyo Shimizu, Kazufumi Kobashi, Hiroshi Morita, Toshiya Okazaki, Kenji Hata
Communications Materials, Vol. 2, 88 (2021)

4. New evaluation method for the curing degree of rubber and its nanocomposites using ATR-FTIR spectroscopy
Shun Muroga, Yu Takahashi, Yuta Hikima, Seisuke Ata, Masahiro Ohshima, Toshiya Okazaki, Kenji Hata
Polymer Testing, Vol. 93, 106993 (2021)

3. A Novel Near-infrared Hyperspectral Absorption/Scattering Imaging Method using Multiple Ground Plates for Evaluating Polymer Composites
Shun Muroga, Yuta Hikima, Masahiro Ohshima
Analytical Chemistry, Vol. 91, Issue 3, 1887-1893 (2019)

2. Visualization of hydrolysis in polylactide using near-infrared hyperspectral imaging and chemometrics
Shun Muroga, Yuta Hikima, Masahiro Ohshima
Journal of Applied Polymer Science, Vol. 135, Issue 8, No.45898 (2018)

1. Near-infrared Spectroscopic Evaluation of the Water Content of Molded Polylactide under the Effect of Crystallization
Shun Muroga, Yuta Hikima, Masahiro Ohshima
Applied Spectroscopy, Vol. 71, Issue 6, 1300-1309 (2017)

非筆頭論文

6. Liquid crystalline behaviors of single-walled carbon nanotubes in aqueous sodium cholate dispersion
Keiko Kojima, Miho Aizawa, Takahiro Yamamoto, Shun Muroga, Kazufumi Kobashi, Toshiya Okazaki
Langmuir, Vol. 38, Issue 29 8899?8905 (2022)

5. Comprehensive Characterization of Structural, Electrical, and Mechanical Properties of Carbon Nanotube Yarns Produced by Various Spinning Methods
Takayuki Watanabe, Satoshi Yamazaki, Satoshi Yamashita, Takumi Inaba, Shun Muroga, Takahiro Morimoto, Kazufumi Kobashi, Toshiya Okazaki, Nanomaterials, Vol. 12, Issue 4, 593 (2022)

4. Supercapacitor Electrodes of Blended Carbon Nanotube with Diverse Conductive Porous Structures Enabling High Charge/Discharge Rates
Taiyo Shimizu, Kazufumi Kobashi, Hideaki Nakajima, Shun Muroga, Takeo Yamada, Toshiya Okazaki, Kenji Hata, ACS Applied Energy Materials, Vol. 4, Issue 9, 9712-9720 (2021)

3. N2 Gas Adsorption Sites of Single-Walled Carbon Nanotube Bundles: Identifying Interstitial Channels at Very Low Relative Pressure
Kazufumi Kobashi, Yoko Iizumi, Shun Muroga, Takahiro Morimoto, Toshiya Okazaki
Langmuir, Langmuir, Vol. 37, Issue 30, 9144?9150 (2021)

2. Dispersions of High-Quality Carbon Nanotubes with Narrow Aggregate Size Distributions by Viscous Liquid for Conducting Polymer Composites
Kazufumi Kobashi, Atsuko Sekiguchi, Takeo Yamada, Shun Muroga, Toshiya Okazaki
ACS Applied Nano Materials, Vol. 3, Issue 2, 1391-1399 (2020)

1. FT-IR Imaging as a New Method to Evaluate the Dispersion of Additives
Kiyomi Okada, Shun Muroga, Masahiro Ohshima
Kobunshi Ronbunshu, Vol.75, Issue 2, 212-220 (2018)

プレスリリース等

2. 複数のAIを活用し、複雑な材料データからさまざまな機能を予測する技術を開発―配合条件の選定から成形加工・評価までの材料開発を大幅に加速―
産業技術総合研究所ニュースリリース，2022年6月30日
Link: https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2022/pr20220630_2/pr20220630_2.html

1. 人工知能により材料の構造画像を生成し、物性を予測する技術を開発−AI技術で扱える材料を広げ、材料開発加速へ−
産業技術総合研究所ニュースリリース，2021年10月19日
Link: https://www.aist.go.jp/aist_j/new_research/2021/nr20211019/nr20211019.html