室賀駿
氏名 室賀 駿（むろが しゅん）
学位 京都大学 博士（工学）
職位 主任研究員（2022年10月〜）
専門 マテリアルズ・インフォマティクス、プロセス・インフォマティクス、機械学習、深層学習、高分子材料、複合材料、ナノ材料、成形加工、分光、イメージング
学位
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
略歴
| 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 Universität Dortmund, Department of Biochemical and Chemical Engineering |
| 2018年4月-2018年6月 Imperial College London, Department of Chemical Engineering |
| 2023年11月-2024年1月 奈良先端科学技術大学院大学 委託教員 |
筆頭論文
9. Real-time Autonomous Control of a Continuous Macroscopic Process as Demonstrated by Plastic Forming
Shun Muroga, Takashi Honda, Yasuaki Miki, Hideaki Nakajima, Don N. Futaba, Kenji Hata
arXiv:2312.08658 (2023)
8. Tabular Two-Dimensional Correlation Analysis for Multifaceted Characterization
Data
Shun Muroga, Satoshi Yamazaki, Koji Michishio, Hideaki Nakajima, Takahiro
Morimoto, Nagayasu Oshima, Kazufumi Kobashi, Toshiya Okazaki
Applied Spectroscopy (2024) DOI: doi:10.1177/00037028241228865
arXiv:2311.15703 (2023)
7. 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).
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
10. Addressing the Trade-Off between Crystallinity and Yield in Single-Walled Carbon Nanotube Forest Synthesis Using Machine Learning
Dewu Lin, Shun Muroga, Hiroe Kimura, Hirokuni Jintoku, Takashi Tsuji, Kenji Hata, Guohai Chen, and Don N. Futaba
ACS Nano, Vol. 17, Issue 22, 22821–22829 (2023)
9. A Microwave-assisted, Solvent-free Approach for the Versatile Functionalization of Carbon Nanotubes
Dewu Lin, Don N. Futaba, Kazufumi Kobashi, Minfang Zhang, Shun Muroga, Chohai Chen, Takashi Tsuji, Kenji Hata
ACS Nano, Vol. 17, Issue 4, 1976-3983 (2023)
8. Micro and macroscopic structure evolution of few-walled carbon nanotube bundled network by high temperature anneal
Kazufumi Kobashi, Satoshi Yamazaki, Koji Michishio, Hideaki Nakajima, Shun Muroga, Takahiro Morimoto, Nagayasu Oshima, Toshiya Okazaki
Carbon, Vol. 203, Issue 25, 785-800 (2023)
7. Liquid-crystalline behaviors of single-walled carbon nanotube aqueous dispersions with different nanotube aspect ratios and surfactants
Keiko Kojima, Hirokuni Jintoku, Yuki Kuwahara, Miho Aizawa, Takahiro Yamamoto, Shun Muroga, Kazufumi Kobashi, Toshiya Okazaki
Applied Physics Express, Vol. 15, Issue 12, 125003 (2022)
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
7. “ノーベル受賞者2名と若手が語り合う”つくば会議2日目
筑波大学プレスリリース, 2023年9月27日
6. 物性を予測するマルチモーダルAIが科学者の探求を加速する
応用物理学会第84回応用物理学会秋季学術講演会注目講演プレスリリース, 2023年9月11日
5. 異なる分析データを統合するマルチモーダルAI技術及び複合材料の複数物性予測
化学工学会第54回秋季大会注目講演プレスリリース, 2023年8月28日
4. 複雑な材料を扱える新たなAI技術を開発
高分子学会第31回ポリマー材料フォーラム注目講演プレスリリース, 2022年11月2日
3. 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
2. カーボンナノチューブと樹脂を複合化～強度とタフさを高次元でバランスした材料の創生～
高分子学会第29回ポリマー材料フォーラム注目講演プレスリリース, 2020年11月4日
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
報道掲載等
2023年9月 6日 化学工業日報 朝刊4面2022年9月27日 化学工業日報 朝刊6面
2022年9月 1日 日経ものづくり 2022年9月号 実践的マテリアルズ・インフォマティクス Part2 (p.44-47)
2022年9月 1日 日経ものづくり 2022年9月号 実践的マテリアルズ・インフォマティクス Part1 (p.36-39)
2022年8月23日 日経xTECH (Web)
2022年8月17日 日経xTECH (Web)
2022年8月12日 日刊産業新聞 朝刊9面
2022年7月15日 化学工業日報 朝刊2面
2022年7月12日 AI Japan R&D Network (Web)
2022年7月12日 日刊工業新聞 電子版 (Web)
2022年7月12日 日刊工業新聞 朝刊13面
2022年7月11日 電波新聞 朝刊4面
2022年7月8日 日刊ケミカルニュース(Web)
2022年7月6日 日刊工業新聞 電子版（WEB）
2022年7月6日 日刊工業新聞 朝刊22面
2022年7月5日 日刊自動車新聞 朝刊3面
2022年7月4日 Motor-Fan (WEB)
2022年7月1日 ゴムタイムス（WEB）
2022年6月30日 Tii技術情報（WEB）
2022年5月27日 日経産業新聞 朝刊13面
2022年4月8日 日本経済新聞 朝刊17面
2022年4月8日 日本経済新聞 (Web)
2022年4月7日 日本経済新聞 (Web)
2021年11月12日 AI Japan R&D Network (Web)
2021年10月21日 化学工業日報 朝刊2面
2021年10月21日 JPubb（WEB）
2021年10月21日 JPubb（WEB）
2021年10月20日 fabcross for エンジニア（WEB）
2021年9月9日 AI Japan R&D Network (Web)
誌上掲載等成果公開
8. 成形加工のAI自律自動制御に向けたプロセス・インフォマティクス技術の開発―フィルム成形による事例―
室賀駿, 本田隆, 三木康彰, 中島秀朗, フタバドン, 畠賢治
成形加工, Vol. 36, Issue 3, 112-114 (2024)
7. マルチモーダルAIによる高分子複合材料DX革新
室賀駿，三木康彰, 畠賢治
成形加工, Vol. 36, Issue 2, 73-75 (2024)
6. 研究総覧：材料業界を取り巻くマテリアルズ・プロセスインフォマティクスの潮流と未来
室賀駿
成形加工, Vol. 34, Issue 7, 250-256 (2022)
5. カーボンナノチューブ不織膜における深層学習を用いた仮想実験
森田裕史，本田隆，室賀駿，中島秀朗，清水太陽，小橋和文，岡崎俊也，畠賢治
膜，Vol. 46, Issue 6, 353-358 (2021)
4. 高靭性多層CNT/PEEK複合材料の創製及び評価 ～炭素繊維・カーボンブラック配合と異なる位置づけ～
室賀駿，三木康彰，岸良一，友納茂樹，小久保研，岡崎俊也，畠賢治，林正彦，和田舜，渡邊康成，諸橋龍，吉井康，古賀周治
成形加工，Vol. 33, Issue 12, 438-440 (2021)
3. Deep learning virtual experiments for complex materials with non-periodic, undefinable, hierarchical, tangible structures -Overcoming the limitations of conventional materials and process informatics-
Shun Muroga
Nature Portfolio Device and Materials Engineering Community, Behind the Paper (2021)
2. Trained models of Generative Adversarial Networks for Carbon Nanotube Hierarchical Structures
Shun Muroga
figshare (2021). DOI: 10.6084/m9.figshare.14872146
1. 高粘度解繊カーボンナノチューブの応用
小橋和文，関口貴子，山田健郎，室賀駿，岡崎俊也
粉体工学会誌，Vol. 57, Issue 8, 446-448 (2020)
外部招待・依頼公演
19. (Keynote) Multimodal Deep Learning for Composite Materials
MRM2023/IUMRS-ICA2023 (2023)
18. Application of Data Science in the Fields of Materials and Processes - From Machine Learning to Generative Models
奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センターデータサイエンス特別講義 (2023)
17. Multimodal Deep Learning for Materials Discovery and Optimization
Annual Meeting of the Japan Society of Vacuum and Surface Science (2023)
16. Multimodal Deep Learning toward Materials Science and Optimization
Microfossil DX seminar (2023)
15.Two-dimensional Correlation Analysis of Micro and Macroscopic Structure Evolution in Annealed Carbon Nanotubes
The 12th International Symposium on Two-dimensional Correlation Spectroscopy (2DCOS-XII)
14. 分析インフォマティクス－スペクトルや画像の解析から最新のマルチモーダルＡＩまで－
有機バイオ拠点装置を用いた研究報告会 (2023)
13. 材料・プロセス開発を加速する生成AI及びマルチモーダルAI
東京農工大学U科先端セミナー (2023)
12. 高分子材料の分析を加速するマルチモーダルＡＩ技術
23-1 NMR研究会「新たな機能の創成を目指した分子設計と特性解析」(2023)
11. マルチモーダルAI材料インフォマティクスによる複雑材料機能予測
第70回応用物理学会春季学術講演会シンポジウム，応用物理学会 (2023)
10. 深層学習の複雑材料・プロセス開発への適用
化学工学会材料・界面部会共通基盤技術シンポジウム，化学工学会材料・界面部会 (2023)
9. AI技術の複合材料の配合、成形加工、評価への応用
プロセスインフォマティクスの活用と配合条件、装置設計の最適化，技術情報協会 (2023)
8. ポリマー複合材料・成形加工へのインフォマティクス技術
プラスチック成形加工におけるインフォマティクス活用術，技術情報協会 (2022)
7. AIを用いた複合材料ものづくりDX
第5回データ駆動コンソセミナー，データ駆動型材料設計技術利用推進コンソーシアム (2022)
6. 複雑・複合材料系へのAI技術の開拓
第12回CSJ化学フェスタ 産総研 特別企画：エース級若手研究者が開拓する資源循環技術
～サーキュラーエコノミーの実現に向けて～，日本化学会 (2022)
5. 深層学習によるナノ材料のマテリアルズ・インフォマティクス技術
ナノテクノロジー研究を推進するマテリアルズインフォマティクス(MI)の可能性（ナノテクノロジーセミナー）, 川崎市 (2022)
4. データサイエンスとナノ材料の関わり
第59回炭素材料夏季セミナー，炭素材料学会 (2022)
3. ナノ材料へのデータサイエンス適用
純正・応用化学セミナー兼第5回ナノ物性化学セミナー, 京都工芸繊維大学 (2022)
2. データ解析/機械学習に基づいた材料の評価・解析－高分子材料，複合材料，ナノ材料への適用
ボトムアップ型研究課題セミナー：低炭素社会実現のためのエネルギー材料・プロセス・利用技術の開発，金沢大学 (2021)
1. ATR-FTIR Study of Carbon Nanotube/Fluoroelastomer Nanocomposites
Recent advances in spectroscopic imaging and related modern techniques, Tokyo Tech., (2019)
産業財産権
3. 物性予測装置、物性予測方法、及びプログラム
番号：PCT/JP2023/018162, 2023.5.15
発明者：室賀 駿, 畠賢治，三木康彰
2. 物性予測装置、物性予測方法、及びプログラム
番号：特願2022-081299, 2022.5.18
発明者：室賀 駿, 畠 賢治, 三木 康彰
1. 樹脂成形体の分析法
番号 ：特開2017-96746, 2017.6.1
発明者：南條 卓也, 引間 悠太, 室賀 駿
受賞・表彰
2023年4月 産業技術総合研究所 材料・化学領域 材料・化学領域長賞(貢献賞)
2022年11月 高分子学会 第31回ポリマー材料フォーラム広報パブリシティ賞
2021年11月 プラスチック成形加工学会第29回秋季大会 成形加工シンポジア'21ベストポスター賞
2020年11月 高分子学会 第29回ポリマー材料フォーラム広報パブリシティ賞
2017年6月 The International Conference on Advanced Vibrational Spectroscopy
Best Poster Presentation Award
2017年4月 京都大学 化学工学専攻奨励賞
2016年12月 Asian NIR Consortium, Best Poster Award
2016年7月 京都大学 馬詰研究奨励賞
2016年6月 プラスチック成形加工学会 優秀学生ポスター賞
2014年12月 京都高分子化学研究所 優秀学生ポスター賞
2014年11月 プラスチック成形加工学会関西支部 優秀研究発表賞
2014年11月 近赤外研究会 Student Travel Award
2014年6月 プラスチック成形加工学会 優秀ポスター発表賞
競争的資金の研究課題
2. 複合ネットワーク材料の学理構築に向けた構造記述子機械学習技術日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究 2022年4月 – 2024年3月
1. 近赤外分光法による三次元物性評価システムの開発
日本学術振興会 特別研究員奨励費 2016年4月 – 2019年3月
外部リンク
ORCID Link: https://orcid.org/0000-0002-6330-0436
ResearchGate Link: https://www.researchgate.net/profile/Shun-Muroga
researchmap Link: https://researchmap.jp/s_muroga?lang=en