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Takahashi Keisuke

Faculty of Science　Chemistry　Inorganic and Analytical ChemistryProfessor
Institute for Integrated Innovations　Institute for Chemical Reaction Design and DiscoveryProfessor

Researcher basic information

■ Degree
  • PhD, Hokkaido University
  • Master of Science, Chalmers University of Technology
  • Bachelor of Science, University of Arizona
■ URL
researchmap URLホームページURL■ Various IDs
Researcher number
  • 80759481
ORCID IDResearcher ID
  • Q-3874-2019
J-Global ID■ Research Keywords and Fields
Research Keyword
  • Water Electrolysis
  • Heterogeneous Catalysis
  • Catalysts Informatics
  • Materials Informatics
Research Field
  • Manufacturing Technology (Mechanical Engineering, Electrical and Electronic Engineering, Chemical Engineering), Catalyst and resource chemical process, メタン酸化
  • Nanotechnology/Materials, Inorganic materials and properties, Materials Informatics
■ Educational Organization

Career

■ Career
Career
  • Nov. 2022 - Present
    Hokkaido University, Department of Chemistry, Professor, Japan
  • Jun. 2019 - Mar. 2023
    National Institute for Materials, Center for Materials research by Information Integration, Special Researcher
  • Jun. 2019 - Nov. 2022
    Hokkaido University, Department of Chemistry, Associate Professor, Japan
  • Apr. 2016 - Mar. 2019
    National Institute for Materials, Center for Materials research by Information Integration, Researcher
  • Apr. 2014 - Mar. 2016
    JSPS PD
Educational Background
  • Oct. 2011 - Mar. 2014, Hokkaido University, Department of Engineering, Material Science & Engineering, Japan
  • Aug. 2009 - May 2011, Chalmers University of Technology, Department of Engineering, Advanced Engineering Materials, Sweden
  • Aug. 2004 - Dec. 2008, University of Arizona, Department of Engineering, Material Science & Engineering, United States
Committee Memberships
  • Apr. 2024 - Present
    Institute for Molecular Science, Management committee member, Society
  • Apr. 2020 - Present
    STAM Methods Associate Editors

Research activity information

■ Awards
  • May 2025, Hokkaido University, Distinguished Researcher
  • Apr. 2024, 触媒インフォマティクス分野創生とメタン酸化触媒開発研究, Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology - Young Scientists’ Prize
  • Dec. 2021, STAM Methods Best Contribution Award 2021
■ Papers
■ Other Activities and Achievements
■ Books and other publications
■ Syllabus
  • 物質化学（材料化学）, 2024年, 修士課程, 総合化学院
  • 化学実験Ⅰ, 2024年, 学士課程, 理学部
  • 化学実験Ａ, 2024年, 学士課程, 理学部
  • 材料情報学, 2024年, 学士課程, 理学部
  • 無機化学Ⅱ, 2024年, 学士課程, 理学部
  • 物理学通論, 2024年, 学士課程, 理学部
■ Research Themes
  • 合成・計測・評価が連動したインフォマティクスによる流通系メタン酸化触媒開発
    科学研究費助成事業
    01 Apr. 2024 - 31 Mar. 2028
    高橋 啓介
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 24K01241
  • 担持金属ナノ粒子触媒の3D原子構造に基づく構造活性相関の解明
    科学研究費助成事業
    Apr. 2023 - Mar. 2026
    大山 順也; 高橋 啓介
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 熊本大学, 23H01762
  • Development of Advanced Hydrogen Utilization Technology / Research and Development of Non-Precious Metals for PEM-type Water Electrolyzer by Materials Informatics
    New Energy and Industrial Technology Development Organization
    Jun. 2023 - Mar. 2025
    Keisuke Takahashi
    Principal investigator, 23200659-0
  • 超広域材料探索を実現する材料イノベーション創出システム
    戦略的な研究開発の推進 未来社会創造事業 探索加速型
    2022 - 2024
    谷池 俊明, 髙橋啓介
    ・高難度な材料開発に迅速さが要求される現在、研究開発の現場では、既知に囚われず材料シーズを発見するための系統的な方法論と基盤技術を欠いている。・本研究開発では、広大な材料空間から前知見無しで材料シーズを効率的に発見するための材料イノベーション創出システムを構築し、材料シーズの発見をもってこれを実証する。また、システムの社会普及と人材育成を担う事業体を構想し、その土台となるコンソーシアムを設立する。・研究開発の生産性・創造性を革新し、素材・材料産業における競争力を飛躍的に高める。研究者は、単調な類型作業から来る疲弊や停滞から解放され、ワークライフバランスを維持したまま、創造的な頭脳労働に、リソースを割くことができるようになる。
    科学技術振興機構, 北陸先端科学技術大学院大学
  • 前田化学反応創成知能プロジェクト
    戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ERATO
    2019 - 2024
    前田 理; 岩田 覚
    本プロジェクトでは、世界に先駆けて開発した反応経路自動探索技術(AFIR法)と、組合せ最適化技術を基盤とし、量子化学計算、情報科学、さらにはマテリアルズ・インフォマティクスの技術を統合することで、化学反応における「原子の動きの全貌」を予測し、有用な未知の化学反応を次々に提案する「化学反応創成知能」を創出します。 具体的には、AFIR法を用い、さまざまな反応物や触媒の組み合わせに対して「反応経路ネットワーク」を計算し、得られる反応経路データベースから目的物合成に適した化学反応を迅速に設計・提案するシステムを構築します。このとき、目的生成物の収率が最大となる反応物の組み合わせを導くために、組合せ最適化技術を活用します。また、反応経路ネットワークから反応性を支配する因子を抽出し、分子構造との相関を学習させることで、反応性を言い当てられる機械を創出します。 また、「化学反応創成知能」は実験的には検出できない超微量な副生物の存在まで明らかにできるため、そこから未知の化学反応が発見される期待もあります。さらに、合成ロボットへの「化学反応創成知能」の実装を試み、目的とする物質を生成するのに最適な化学反応を発見するスピードを大幅に加速することを目指します。
    科学技術振興機構, 北海道大学, Coinvestigator
  • Research and Development of Fundamental Technology for Advanced Hydrogen Production Technology by Water Electrolysis / Research and Study on Materials Informatics with Consideration of Extension to Process Informatics
    New Energy and Industrial Technology Development Organization
    Jun. 2022 - Mar. 2023
    髙橋啓介
    Principal investigator, 22101425-0
  • 実験・計算・データ科学の統合によるメタン変換触媒の探索・発見と反応機構の解明・制御
    戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 CREST
    2017 - 2022
    髙橋 啓介
    本研究では実験・計算・データ科学を統合したキャタリストインフォマティクスを推進し、新しい革新的な触媒探索・反応機構解明技術を創出することを目的とします。本研究は触媒データベースの構築・機械学習を用いたデータから知識へ変換・プラットフォームの3本柱を軸に遂行します。特にメタン変換プロセスを対象とした新しいメタン変換触媒・最適プロセス・反応経路機構の完全解明・制御を実現し、触媒探索・設計を革新させます。
    科学技術振興機構, 国立研究開発法人物質・材料研究機構
  • Designing novel functional cluster-assembled materials via machine learning and first principle calculations
    Grants-in-Aid for Scientific Research
    Apr. 2017 - Mar. 2021
    Takahashi Keisuke
    Atomic clusters consist of a few to tens of atoms and are found to have significantly different structures and properties when compared to their bulk and nanoparticle states. Atomic clusters are treated as building blocks for the design of artificial crystals. The difficulty of creating such crystals often lies upon finding suitable binders. High throughput first principle calculations are carried out and determine that K3O cluster acts as a good binder. As a result, the artificial crystal [Cu12FeK3O]6 is designed. In addition, implementation of machine learning unveils the growth of silver clusters where the thresholds between silver clusters, nanoparticles, and bulk are determined. Lastly, techniques used in this research are expanded towards the design of functional two- dimensional materials and towards catalysts development. Hence, major advancement was achieved where one's understanding of clusters is greatly expanded.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Young Scientists (B), 17K14803
  • 原子クラスターの水素貯蔵／触媒効果およびグラフェンに対する密度氾関数理論の適用
    科学研究費助成事業
    25 Apr. 2014 - 31 Mar. 2016
    髙橋 啓介
    平成27年度は国際雑誌に12件(第一著者7件、共著者5件)の論文が受理された。その内1件は雑誌の表紙を飾った。更に現在6本(第一著者4件、共著者2件)が現在国際誌において査読中である。また国内学会での発表を4件、国際学会での発表を2件(内1件は基調講演)行った。第一原理計算を基盤とした原子クラスターの水素貯蔵効果や触媒効果を中心としたが、更に発展させ、原子クラスターや二次元材料のビッグデータ構築にも力をいれ、さらに人工知能を取り入れ、材料のビッグデータから新規機能性材料の発見を数多くおこなった。 以下は特筆べき発見の一部である。
    1 第一原理計算を基盤に材料ビッグデータを構築し、そこから人工知能を使い材料の発見をするというプロセスを提唱し実際に人工知能を使った材料予測の基盤技術を確立した。2 人工知能を使い新規機能性二次元材料の発見をした。(a) スズの二次元材料は窒素酸化物などの空気汚染物質を常温でトラップし、浄化することを発見した。(b)アンチモン、スズ、インジウムを基盤とした二次元材料は疎水性が高く、抗酸化作用があることが判明した。(c)金とプラチナの原子9個からなる原子クラスターを2次元に周期的に配置することで、四角形の二次元材料が形成されることを発見した。3 原子クラスターに対する研究が日本金属学会より評価され日本金属学会会報誌に解説論文を依頼され発表した。4 構造材料の金属と酸化物の界面に存在すると知られていた希ガスは、実際のところは酸化物側に成長するということを実験と計算の両方より突き止めた。5 鉄クラスターとグラフェンを組み合わせたものは水酸化マグネシウムの水素放出温度を劇的に下げることを発見し、結果は実験により証明された。 また鉄クラスターとグラフェンは一酸化窒素をアンモニアに常温で変換させることができるという発見をした。
    日本学術振興会, 特別研究員奨励費, 北海道大学, 14J00040
■ Industrial Property Rights