金沢学院大学

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教員紹介

講師
経済情報学部 経済情報学科

野田 祐輔

YUSUKE NODA
専門分野:
機械学習 多変量回帰分析 組み合わせ最適化
私が今、考えること

世界中の至る所で人工知能(AI)・機械学習というキーワードを耳にするようになり、コンピュータの従来のアルゴリズムでは解けない難しい問題に対して、AI・機械学習を応用してどのように解決していくかが必要とされています。私は、膨大なデータの解析を行って値を予測できる式を作ること(予測モデル)、膨大なデータの組み合わせから最も良い答えを見つけること(組み合わせ最適化)に挑戦していきます。

MESSAGE
受験生・学生へ一言

私は高校生の時に物理学に興味を持ち、大学では物理学(量子力学)を基礎とする原子・分子レベルの材料シミュレーションに関わりました。大学の授業や当時在籍した研究室ではプログラミングも学び、自分で新しいプログラムを作ることが楽しかったです。近年は、材料研究にAIや機械学習を取り入れるマテリアルズ・インフォマティクスという研究分野に関わり、情報科学やデータ解析の面白さに気付きました。皆さんも、自分の好きなこと・興味のあることを見つけ、それに向かって新しいことにたくさん挑戦してください。一度きりの人生ですので、悔いのない大学生活を送ってください。

学歴
  • 横浜国立大学 工学部
  • 横浜国立大学 大学院工学府(博士課程前期、博士課程後期)
学位 博士(工学)
職歴
  • 2014年4月~2015年3月 日本学術振興会 特別研究員DC2(受入先:横浜国立大学)
  • 2015年4月~2016年3月 日本学術振興会 特別研究員PD(受入先:理化学研究所)
  • 2016年4月~2018年3月 物質・材料研究機構 情報統合型物質・材料研究拠点 ポスドク研究員
  • 2018年4月~2020年3月 名古屋大学 大学院工学研究科 物質科学専攻 特任助教
  • 2020年4月~ 現職
専門分野 機械学習、多変量回帰分析、組み合わせ最適化
担当科目 学修基礎Ⅰa/b、キャリアデザインⅠ、プログラミング基礎a/b、プログラミングa/b、コンピュータ基礎演習Ⅰa/b・Ⅱa/b、情報マネジメント基礎Ⅰ、基礎演習Ⅰ・Ⅱ
所属学会 日本物理学会、応用物理学会、日本金属学会、ナノ学会、DV-Xα研究協会
私のおすすめの本
  • 松下幸之助 述、PHP総合研究所 編、『人生と仕事について知っておいてほしいこと』(PHP総合研究所)
  • 岸見一郎 古賀史健 著、『嫌われる勇気 −自己啓発の源流「アドラー」の教え−』(ダイヤモンド社)
  • 瀧澤弘和 著、『現代経済学 ゲーム論・行動経済学・制度論』(中央公論新社)
主な研究業績
  • Y. Noda et al., Descriptors for Dielectric Constants of Perovskite-Type Oxides by Materials Informatics with First-Principles Density Functional Theory, Sci. Technol. Adv. Mater. 21, 92—99 (2020).
  • T. Yokoi, Y. Noda et al., Neural-Network Interatomic Potential for Grain Boundary Structures and Their Energetics in Silicon, Phys. Rev. Mater. 4, 014605 (2020).
  • 野田 祐輔、「情報科学と電子状態計算の組合せで蓄電池用固体電解質の物性を評価する」(23の先端事例がつなぐ 計算科学のフロンティア 計算で物事を理解する予測する)、近代科学社、2020年. [部分執筆]
  • 野田 祐輔、「材料計算と多変量解析:ペロブスカイト型酸化物の誘電率予測モデルのケーススタディ」、電気学会 第157回光・量子デバイス技術委員会、2019年. [招待講演]
  • 野田 祐輔、「ペロブスカイト型酸化物の誘電率予測に向けたインフォマティクス技術の応用」、電気学会 標準データとそのデータベース調査専門委員会、2019年. [招待講演]
  • 野田 祐輔、「インフォマティクスによるペロブスカイト型酸化物の誘電率の記述子抽出」、日本鉄鋼協会 2019年度第3回先進耐熱鋼WG、2019年. [招待講演]
  • 野田 祐輔、「情報科学と第一原理計算に基づくLiイオン電池用固体電解質の電気化学的安定性およびLiイオン伝導性の評価」(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 ―データベースの構築、記述子の設計法、モデル作成―)、技術情報協会、2019年. [部分執筆]
  • Y. Noda et al., Research Update: Ca Doping Effect on the Li-Ion Conductivity in NASICON-Type Solid Electrolyte LiZr2(PO4)3: A First-Principles Molecular Dynamics Study, APL Mater. 6, 060702 (2018).
  • 野田 祐輔、中山 将伸、「データ科学と第一原理計算を活用した蓄電池用固体電解質の物性評価」(マテリアルズ・インフォマティクス ~データ科学と計算・実験の融合による材料開発~)、情報機構、2018年. [部分執筆]
  • R. Jalem, M. Nakayama, Y. Noda et al., A General Representation Scheme for Crystalline Solids Based on Voronoi-Tessellation Real Feature Values and Atomic Property Data, Sci. Technol. Adv. Mater. 19, 231—242 (2018).
  • Y. Noda et al., Computational and Experimental Investigations of the Electrochemical Stability and Li-Ion Conduction Mechanism of LiZr2(PO4)3, Chem. Mater. 29, 8983—8991 (2017).
現在の主な研究テーマ

  • 多変量データにおける重要記述子の抽出
  • 機械学習を活用した組み合わせ最適化アルゴリズムの開発
主な社会活動
  • 2019年4月~2020年3月 DV-Xα研究協会 表彰委員会 委員
  • 2020年4月~2021年3月 DV-Xα研究協会 表彰委員会 委員(担当幹事)