研究者基本情報

• 学士, University of Arizona
• 修士, Chalmers University of Technology
• 博士, 北海道大学

• https://researchmap.jp/zat

• https://orcid.org/0000-0002-9328-1694
• https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=201801011663008170
• https://takahashigroup.github.io/

• 80759481

• https://orcid.org/0000-0002-9328-1694

• Q-3874-2019

• 201801011663008170

• 水電解
• 不均一触媒
• 触媒インフォマティクス
• マテリアルズインフォマティクス

• ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学）, 触媒プロセス、資源化学プロセス, メタン酸化
• ナノテク・材料, 無機材料、物性, Materials Informatics

• 学士課程, 理学部
• 修士課程, 総合化学院
• 博士課程, 総合化学院

研究活動情報

• 2025年05月, 北海道大学, ディスティングイッシュトリサーチャー
• 2024年04月, 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, 文部科学大臣表彰 若手科学者賞
• 2021年12月, STAM Methods Best Contribution Award 2021

• Effect of Vegetable Feedstock Minerals on Biochar Structure and CO2 Uptake
  Koki Sakamoto; Yoshiki Hasukawa; Rensuke Koiwai; Tomoya Tashiro; Fernando Garcia-Escobar; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  ACS Omega, 2026年08月02日
  研究論文（学術雑誌）
• Design and fabrication of a low-cost 3D-printed pH sensor positioning robot for laboratory automation
  Shinnosuke Yorozuya; Mikael Kuwahara; Koki Sakamoto; Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2026年07月06日
  研究論文（学術雑誌）
• Materials informatics for glass ionomer cements: key features and design
  Kenta Tsuchiya; Atsushi Tomokiyo; Lauren Takahashi; Salvatore Sauro; James Kit Hon Tsoi; Jukka P. Matinlinna; Monica Yamauti; Akira Hasebe; Hidehiko Sano; Keisuke Takahashi
  Dental Materials, 42, 7, 1105, 1111, Elsevier BV, 2026年07月
  研究論文（学術雑誌）
• Integration of DOPtools and CADS in a Web-Based User Interface for Structural Descriptor Calculation, Model Optimization, and Prediction
  Philippe Gantzer; Micke Kuwahara; Keisuke Takahashi; Pavel Sidorov
  Journal of Chemical Information and Modeling, 66, 7, 3409, 3415, American Chemical Society (ACS), 2026年03月19日
  研究論文（学術雑誌）
• Descriptor Identification and Synthesis of Bimetallic Catalysts for CO ₂ Methanation
  Yoshiki Hasukawa; Fernando Garcia-Escobar; Shun Nishimura; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  ACS Catalysis, 16, 4, 3188, 3197, American Chemical Society (ACS), 2026年01月31日
  研究論文（学術雑誌）
• Web-based graphical interface for catalyst gene design and profiling
  Kenshin Shibata; Mikael Kuwahara; Yoshiki Hasukawa; Fernando Garcia-Escobar; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 6, 1, Informa UK Limited, 2026年01月29日
  研究論文（学術雑誌）
• Temperature-tunable Fabry–Perot cavity for aqueous systems
  Masaki Itatani; Nobuki Iwasa; Naotoshi Miyasaka; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi; Tomohiro Fukushima; Kei Murakoshi
  Research on Chemical Intermediates, 52, 3, 1791, 1805, Springer Science and Business Media LLC, 2026年01月16日
  研究論文（学術雑誌）
• Designing Anode Materials for Proton Exchange Membrane Electrolysis via Literature Data and Machine Learning
  Fernando Garcia-Escobar; Tomoya Tashiro; Naotoshi Miyasaka; Rensuke Koiwai; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  ACS Applied Energy Materials, 9, 2, 842, 852, American Chemical Society (ACS), 2026年01月05日
  研究論文（学術雑誌）
• Importance of consistent and well-dispersed catalyst datasets for machine learning in oxidative coupling of methane
  Hinata Sudo; Yoshiki Hasukawa; Rensuke Koiwai; Fernando Garcia-Escobar; Shun Nishimura; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science & Technology, 16, 11, 3791, 3798, Royal Society of Chemistry (RSC), 2026年
  研究論文（学術雑誌）, The role of highly uniform, diverse experimental data in catalyst informatics is examined using an oxidative coupling of methane dataset measured by a single researcher under consistent devices and conditions.
• Design rules for ternary CO ₂ hydrogenation catalysts via literature-sourced network construction and analysis
  Yoshiki Hasukawa; Fernando Garcia-Escobar; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  Chemical Science, 17, 22, 11127, 11139, Royal Society of Chemistry (RSC), 2026年
  研究論文（学術雑誌）, Ternary catalyst design for CO ₂ hydrogenation is conducted via network analysis and experimental validation.
• Mechanistic insights into the stepwise oxidation of methane to methanol and formaldehyde over Cu-exchanged SSZ-13
  Shotaro Okamoto; Hajime Suzuki; Tomoya Tashiro; Junya Ohyama; Keisuke Takahashi
  Physical Chemistry Chemical Physics, 28, 15, 9218, 9222, Royal Society of Chemistry (RSC), 2026年
  研究論文（学術雑誌）, The partial oxidation of methane to methanol is investigated over Cu-exchanged SSZ-13 using grid-based projector augmented wave within density functional theory and FDMNES XANES simulations.
• Automated Feature Engineering and Model Aggregation for Data-Driven Oxidative Coupling of Methane Catalyst Design
  Fernando Garcia-Escobar; Aya Fujiwara; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  ACS Applied Materials & Interfaces, American Chemical Society (ACS), 2025年12月25日
  研究論文（学術雑誌）
• Sulfur-Rich Benzothiadiazole-Based Conjugated Polymers for Efficient CO ₂ Electroreduction
  Farheen Khurshid; Jeyavelan Muthu; Shih-Hao Wang; Heng-Liang Wu; Keisuke Takahashi; Mahmoud Kamal Hussien; Kuei-Hsien Chen; Leeyih Wang
  Energy & Fuels, 40, 1, 750, 759, American Chemical Society (ACS), 2025年12月18日
  研究論文（学術雑誌）
• Compatibility Diagnosis for the Design of Oxidative Coupling of Methane Catalysts
  Kei Kobayashi; Fernando Garcia-Escobar; Yoshiki Hasukawa; Rensuke Koiwai; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 12177, 12183, American Chemical Society (ACS), 2025年11月15日
  研究論文（学術雑誌）
• Unique Phase Evolution and Multielemental Effects in Natural Rhodochrosite for Methane Oxidation
  Rensuke Koiwai; Fernando Garcia‐Escobar; Koki Sakamoto; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Chemistry – A European Journal, 31, 62, Wiley, 2025年10月09日
  研究論文（学術雑誌）, Abstract
  
  Rhodochrosite, a naturally occurring ‐based mineral with inherent compositional complexity, is investigated as a catalyst for methane oxidation. The material exhibits distinctive catalytic behavior, including enhanced hydrocarbon formation and selective CO production, attributed to its multielemental composition and dynamic phase transformations under reaction conditions. In particular, rhodochrosite suppresses CO formation while enhancing production compared to pure , the primary component of rhodochrosite. Thermal treatment converts rhodochrosite into mixed manganese oxide phases (, ), while trace elements and mineral impurities are retained and may influence oxide phase evolution and catalytic behavior. These findings highlight the potential of natural multicomponent minerals as compositionally diverse, phase‐adaptive platforms for selective methane conversion.
• Red Phosphorus‐Induced Transformation of Gold Mesh into Crystalline Gold Phosphide Mesh
  Hajime Suzuki; Shusaku Shoji; Fernando Garcia‐Escobar; Tomoya Tashiro; Hideki Abe; Keisuke Takahashi
  physica status solidi (RRL) – Rapid Research Letters, 19, 10, Wiley, 2025年08月25日
  研究論文（学術雑誌）, Among transition metal phosphides, gold phosphide (Au ₂ P ₃ ) is particularly uncommon and lacks established synthesis methods for large‐scale or structurally controlled materials, thus hindering its functional applications. This study introduces a synthetic strategy involving annealing gold mesh in red phosphorus vapor within a sealed quartz tube reactor, enabling a direct structural transformation into crystalline Au ₂ P ₃ while preserving macroscopic geometry. Comprehensive characterization using X‐ray diffraction, scanning electron microscopy, energy‐dispersive X‐ray spectroscopy, and X‐ray photoelectron spectroscopy confirms successful formation, revealing covalent AuP bonding and a semiconducting nature validated by density functional theory simulations, which accurately predict lattice parameters and electronic properties. This method opens possibilities for practical applications of Au ₂ P ₃ .
• Uncovering Design Principles in 2D Honeycomb–Kagome Magnetic Materials through High-Throughput Calculation
  Hajime Suzuki; Fernando Garcia-Escobar; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 16, 27, 7076, 7082, American Chemical Society (ACS), 2025年07月02日
  研究論文（学術雑誌）
• A Data-Science Approach to Experimental Catalyst Discovery: Integrating Exploration, Exploitation, and Serendipity
  Sunao Nakanowatari; Keisuke Takahashi; Hieu Chi Dam; Toshiaki Taniike
  ACS Catalysis, 15, 11, 8691, 8705, American Chemical Society (ACS), 2025年05月08日
  研究論文（学術雑誌）
• Development of an Open-Source 3D-Printed Material Synthesis Robot FLUID: Hardware and Software Blueprints for Accessible Automation in Materials Science
  Mikael Kuwahara; Yoshiki Hasukawa; Fernando Garcia-Escobar; Satoshi Maeda; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  ACS Applied Engineering Materials, 3, 4, 978, 987, American Chemical Society (ACS), 2025年04月08日
  研究論文（学術雑誌）
• Unbiased dataset for methane dry reforming and catalyst design guidelines obtained by high-throughput experimentation and machine learning
  Wentao Du; Patchanee Chammingkwan; Keisuke Takahashi; Toshiaki Taniike
  Journal of Catalysis, 442, 115930, 115930, Elsevier BV, 2025年02月
  研究論文（学術雑誌）
• Web-based graphical user interface for automated materials feature engineering for machine learning
  Yoshiki Hasukawa; Mikael Kuwahara; Fernando Garcia-Escobar; Lauren Takahashi; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 5, 1, Informa UK Limited, 2025年01月08日
  研究論文（学術雑誌）
• Photocatalytic dissolution of cellulose for hydrogen and nanofiber production: unveiling crucial factors via experiments and informatics
  Atsushi Kobayashi; Atsushi Miura; Keisuke Takahashi
  RSC Sustainability, 3, 10, 4688, 4702, Royal Society of Chemistry (RSC), 2025年
  研究論文（学術雑誌）, H₂ evolving photodissolution of cellulose paper was successfully achieved by combining dual-dye-sensitized photocatalysts and a 2,2,6,6-tetramethylpiperidine 1-oxyl oxidation catalyst.
• Designing and synthesizing perovskites with targeted bandgaps via tailored descriptors
  Kenshin Shibata; Fernando Garcia-Escobar; Tomoya Tashiro; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Chemical Science, 16, 36, 16703, 16711, Royal Society of Chemistry (RSC), 2025年
  研究論文（学術雑誌）, Descriptors for representing bandgaps of perovskite materials are identified using machine learning and literature data, and predicted perovskite materials for solar energy applications are synthesized experimentally.
• AI and automation: democratizing automation and the evolution towards true AI-autonomous robotics
  Lauren Takahashi; Mikael Kuwahara; Keisuke Takahashi
  Chemical Science, 16, 35, 15769, 15780, Royal Society of Chemistry (RSC), 2025年
  研究論文（学術雑誌）, Through artificial intelligence and robotics, autonomous labs are transforming chemical and materials research by enabling high-throughput, data-driven experiments with minimal human input.
• Web-based graphical user interface for visualizing and analyzing chemical reaction networks
  Akihiro Honda; Mikael Kuwahara; Yoshiki Hasukawa; Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  Reaction Chemistry & Engineering, 10, 9, 2062, 2066, Royal Society of Chemistry (RSC), 2025年
  研究論文（学術雑誌）, A graphical user interface for network visualization and analysis is proposed, integrated within the Catalyst Acquisition by Data Science (CADS) platform to simplify the study of chemical reaction networks.
• Design of low temperature La₂O₃ oxidative coupling of methane catalysts using feature engineering and automated sampling
  Fernando Garcia-Escobar; Lauren Takahashi; Ali Shaaban; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science & Technology, 15, 1, 92, 99, Royal Society of Chemistry (RSC), 2025年
  研究論文（学術雑誌）, Machine learning with feature engineering is employed to design heterogeneous catalysts for the oxidative coupling of methane, resulting in the identification of four active catalysts whose catalytic activities are experimentally validated.
• ABO₄ as an Active Catalyst Structure for Direct Partial CH₄ Oxidation as Identified through Screening of Supported Catalysts
  Junya Ohyama; Yuriko Yoshioka; Momoka Tsukamoto; Rina Kuroki; Daichi Takahashi; Keisuke Awaya; Masato Machida; Kotaro Higashi; Tomoya Uruga; Naomi Kawamura; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi
  ACS Catalysis, 15, 2, 697, 705, American Chemical Society (ACS), 2024年12月24日
  研究論文（学術雑誌）
• Multidimensional Catalysis Data Representation for Designing Oxidative Coupling of Methane Catalysts
  Yoshiki Hasukawa; Fernando Garcia-Escobar; Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry C, 129, 1, 391, 401, American Chemical Society (ACS), 2024年12月19日
  研究論文（学術雑誌）
• Improved Catalytic Partial Oxidation of Methane via Lattice Oxygen Modification on Supported Copper Oxide Catalyst System
  Junya Ohyama; Hiroki Iwai; Daichi Takahashi; Masayuki Tsushida; Masato Machida; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi
  ChemCatChem, 16, 22, Wiley, 2024年10月24日
  研究論文（学術雑誌）, Abstract
  
  Thirteen kinds of supported copper oxide catalysts (Cu/MO_x, MO_x: La₂O₃, Al₂O₃, SiO₂, TiO₂, CeO₂, ZrO₂, SnO₂, SrCO₃, BaCO₃, Ta₂O₅, Nb₂O₅, WO₃, and MoO₃), which form Cu−O−M sites at the interface between CuO_x and MO_x or within the complex oxides (CuMO_x), were tested for CH₄ partial oxidation to find out catalytically active Cu−O−M combinations for production of CH₃OH and HCHO. Among the thirteen Cu/MO_x tested, Cu/WO₃ exhibited the highest total yield of CH₃OH and HCHO in a CH₄‐O₂‐H₂O flow reaction at 400 °C. The structural and property analysis of Cu/WO₃ revealed the formation of CuWO₄, of which the lattice oxygen is active for the partial oxidation of CH₄.
• Automatic Identification of X-ray Absorption Fine Structure Spectra via Machine Learning
  Naotoshi Miyasaka; Fernando Gracia-Escobar; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry C, 128, 42, 17921, 17927, American Chemical Society (ACS), 2024年10月11日
  研究論文（学術雑誌）
• MonteCat: A Basin-Hopping-Inspired Catalyst Descriptor Search Algorithm for Machine Learning Models
  Fernando Garcia-Escobar; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  Journal of Chemical Information and Modeling, 64, 5, 1512, 1521, American Chemical Society (ACS), 2024年02月22日
  研究論文（学術雑誌）
• Theoretical Investigation of Cyanographene and Cyanographite for Potential Sodium‐Ion Battery
  Hajime Suzuki; Keisuke Takahashi
  Advanced Engineering Materials, 26, 7, Wiley, 2024年02月16日
  研究論文（学術雑誌）, Sodium‐ion batteries (SIBs) draw much attention as alternative charge carrier to lithium because of their abundance and cost‐effectiveness. However, SIBs are limited by their low capacity to achieve comparable loadings in graphite. Herein, cyanographene and cyanographite are proposed as materials exhibiting superior storage capacity, facilitating sodium ionization. First‐principle calculations are performed to evaluate the sodium adsorption and diffusion of cyanographene and cyanographite. In the calculation, it is shown that sodium atoms diffuse with relatively low activation energy over cyanographene and cyanographite. It is found out that cyanographene and cyanographite have greater sodium‐storage capacity than graphite. The high sodium mobility and large sodium‐storage capacity demonstrate that cyanographene and cyanographite are a promising anode material for SIBs.
• Development of graphical user interface for design of experiments via Gaussian process regression and its case study
  Yoshiki Hasukawa; Mikael Kuwahara; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 4, 1, Informa UK Limited, 2024年01月16日
  研究論文（学術雑誌）
• Automatic feature engineering for catalyst design using small data without prior knowledge of target catalysis
  Toshiaki Taniike; Aya Fujiwara; Sunao Nakanowatari; Fernando García-Escobar; Keisuke Takahashi
  Communications Chemistry, 7, 1, Springer Science and Business Media LLC, 2024年01月12日
  研究論文（学術雑誌）, Abstract
  
  The empirical aspect of descriptor design in catalyst informatics, particularly when confronted with limited data, necessitates adequate prior knowledge for delving into unknown territories, thus presenting a logical contradiction. This study introduces a technique for automatic feature engineering (AFE) that works on small catalyst datasets, without reliance on specific assumptions or pre-existing knowledge about the target catalysis when designing descriptors and building machine-learning models. This technique generates numerous features through mathematical operations on general physicochemical features of catalytic components and extracts relevant features for the desired catalysis, essentially screening numerous hypotheses on a machine. AFE yields reasonable regression results for three types of heterogeneous catalysis: oxidative coupling of methane (OCM), conversion of ethanol to butadiene, and three-way catalysis, where only the training set is swapped. Moreover, through the application of active learning that combines AFE and high-throughput experimentation for OCM, we successfully visualize the machine’s process of acquiring precise recognition of the catalyst design. Thus, AFE is a versatile technique for data-driven catalysis research and a key step towards fully automated catalyst discoveries.
• Unveiling the relation between multiple chemical products and process conditions for trichloroethylene and perchloroethylene production via catalysis network analysis
  Lauren Takahashi; Taku Yamada; Hidekazu Okamoto; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science & Technology, 14, 17, 4927, 4938, Royal Society of Chemistry (RSC), 2024年
  研究論文（学術雑誌）, Unveiling the complex condition for producing trichloroethylene & perchloroethylene.
• High-throughput calculation for the screening of formamidinium halide perovskite for solar cells
  Tomoya Tashiro; Hajime Suzuki; Keisuke Takahashi
  Physical Chemistry Chemical Physics, 26, 19, 14440, 14447, Royal Society of Chemistry (RSC), 2024年
  研究論文（学術雑誌）, 128 organic halide perovskites are systematically investigated using high-throughput first principles calculations where Ge and Sn-based materials are searched.
• Programming
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  2024年
• Supervised Machine Learning
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  2024年
• Developing an Informatics Work Environment
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  2024年
• An Introduction to Materials Informatics and Catalysts Informatics
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  2024年
• Programming and Python
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  2024年
• Unsupervised Machine Learning and Beyond Machine Learning
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  2024年
• Data Visualization
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  2024年
• Relationship between Redox Rate and Catalytic Activity of Cu Zeolite in the Partial Oxidation of Methane
  Junya OHYAMA; Airi HIRAYAMA; Hiroshi YOSHIDA; Masato MACHIDA; Kazuo KATO; Shun NISHIMURA; Keisuke TAKAHASHI
  Journal of the Japan Petroleum Institute, 66, 5, 180, 184, Japan Petroleum Institute, 2023年09月01日
  研究論文（学術雑誌）
• Water Purification by 2‐Dimensional Dodecagonal Nitride and Graphenylene via First Principles Calculations
  Hajime Suzuki; Keisuke Takahashi
  ChemPhysChem, 24, 13, Wiley, 2023年06月15日
  研究論文（学術雑誌）, Abstract
  
  2 dimensional (2D) dodecagonal boron nitride (D_BN) and graphenylene are being investigated to understand their potential applications in water purification. First principle calculations are performed to evaluate the water purification properties of D_BN and graphenylene. It is found that Na⁺exothermically adsorbs on pores in D_BN, where the transition state energy via pores is calculated to be 0.03 eV. This indicates that Na⁺can pass through D_BN pores more selectively than water molecules and other ions. In contrast, in the case of graphenylene, Na⁺is repelled, and H₂O exothermically adsorbs on pores, where the transition state energy via pores is calculated to be 1.00 eV. Therefore, this demonstrates that D_BN exhibits an excellent potential for ion‐sieving membranes, while graphenylene exhibits an excellent potential for reverse osmosis membranes. Consequently, this study provides valuable insights into the potential use of D_BN and graphenylene in water purification applications.
• Investigation of the Active-Site Structure of Cu-CHA Catalysts for the Direct Oxidation of Methane to Methanol Using In Situ UV–Vis Spectroscopy
  Yuka Tsuchimura; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi; Junya Ohyama
  Energy & Fuels, 37, 13, 9411, 9418, American Chemical Society (ACS), 2023年06月13日
  研究論文（学術雑誌）
• Toward the Golden Age of Materials Informatics: Perspective and Opportunities
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 14, 20, 4726, 4733, American Chemical Society (ACS), 2023年05月12日
  研究論文（学術雑誌）
• Data-Driven Design and Understanding of Noble Metal-Based Water–Gas Shift Catalysts from Literature Data
  Fernando Garcia-Escobar; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry C, 127, 13, 6152, 6166, American Chemical Society (ACS), 2023年03月23日
  研究論文（学術雑誌）
• The value of negative results in data-driven catalysis research
  Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  Nature Catalysis, 6, 2, 108, 111, Springer Science and Business Media LLC, 2023年02月27日
  研究論文（学術雑誌）
• Searching chemical action and network (SCAN): an interactive chemical reaction path network platform
  Mikael Kuwahara; Yu Harabuchi; Satoshi Maeda; Jun Fujima; Keisuke Takahashi
  Digital Discovery, 2, 4, 1104, 1111, Royal Society of Chemistry (RSC), 2023年
  研究論文（学術雑誌）, The interactive chemical reaction platform, SCAN, is developed for analyzing the chemical reaction path network.
• Indirect Design of OCM Catalysts through Machine Learning of Catalyst Surface Oxygen Species
  Fumiya Nishino; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi; Junya Ohyama
  Catalysis Science & Technology, Royal Society of Chemistry (RSC), 2023年
  研究論文（学術雑誌）, Catalysts for oxidative coupling of methane (OCM) were designed through machine learning of a property of surface oxygen species on the basis of the knowledge that catalytic performance for the...
• Leveraging Machine Learning Engineering to Uncover Insights in Heterogeneous Catalyst Design for Oxidative Coupling of Methane
  Shun Nishimura; Xinyue Li; Junya Ohyama; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science & Technology, Royal Society of Chemistry (RSC), 2023年
  研究論文（学術雑誌）, Machine learning (ML)-assented catalyst investigations for oxidative coupling of methane (OCM) are assessed using published datasets that includes literature data reported by different research teams, along with systematic high-throughput screening...
• Improving scientific image processing accessibility through development of graphical user interfaces for scikit-image
  Mikael Kuwahara; Jun Fujima; Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  Digital Discovery, 2023年
  研究論文（学術雑誌）
• Catalysts Informatics: Paradigm Shift towards Data-Driven Catalyst Design
  Keisuke Takahashi; Junya Ohyama; Shun Nishimura; Lauren Takahashi; Jun Fujima; Takeaki Uno; Toshiaki Taniike
  Chemical Communications, Royal Society of Chemistry (RSC), 2023年
  研究論文（学術雑誌）, Catalysts informatics is proposed as an alternative way to design and understand the catalysts. The idea of catalysts informatics is to design the catalysts from trends and pattern found in...
• 2D/1D MoS₂/TiO₂ Heterostructure Photocatalyst with a Switchable CO₂ Reduction Product
  Abdo Hezam; Khaled Alkanad; Mohammed Abdullah Bajiri; Jennifer Strunk; Keisuke Takahashi; Qasem Ahmed Drmosh; Nabil Al‐Zaqri; Lokanath Neratur Krishnappagowda
  Small Methods, 7, 1, Wiley, 2022年11月21日
  研究論文（学術雑誌）, Abstract
  
  Regulating the transfer pathway of charge carriers in heterostructure photocatalysts is of great importance for selective CO₂ photoreduction. Herein, the charge transfer pathway and in turn the redox potential succeeded to regulate in 2D MoS₂/1D TiO₂ heterostructure by varying the light wavelength range. Several in situ measurements and experiments confirm that charge transfer follows either an S‐scheme mechanism under simulated solar irradiation or a heterojunction approach under visible light illumination, elucidating the switchable property of the MoS₂/TiO₂ heterostructure. Replacing the simulated sunlight irradiation with the visible light illumination switches the photocatalytic CO₂ reduction product from CO to CH_4. ¹³CO₂ isotope labeling confirms that CO₂ is the source of carbon for CH₄ and CO products. The photoelectrochemical H₂ generation further supports the switching property of MoS₂/TiO₂. Unlike previous studies, density functional theory calculations are used to investigate the band structure of Van der Waals MoS₂/TiO₂ S scheme after contact, allowing to propose accurate charge transfer pathways, in which the theoretical results are well matched with the experimental results. This work opens the opportunity to develop photocatalysts with switchable charge transport and tunable redox potential for selective artificial photosynthesis.
• Bayesian-Optimization-Based Improvement of Cu-CHA Catalysts for Direct Partial Oxidation of CH₄
  Junya Ohyama; Yuka Tsuchimura; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry C, 126, 46, 19660, 19666, American Chemical Society (ACS), 2022年11月09日
  研究論文（学術雑誌）
• Designing Catalyst Descriptors for Machine Learning in Oxidative Coupling of Methane
  Sora Ishioka; Aya Fujiwara; Sunao Nakanowatari; Lauren Takahashi; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  ACS Catalysis, 12, 19, 11541, 11546, American Chemical Society (ACS), 2022年09月08日
  研究論文（学術雑誌）
• Synthesis of Heterogeneous Catalysts in Catalyst Informatics to Bridge Experiment and High-Throughput Calculation
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi; Son Dinh Le; Takaaki Kinoshita; Shun Nishimura; Junya Ohyama
  Journal of the American Chemical Society, 144, 34, 15735, 15744, American Chemical Society (ACS), 2022年08月19日
  研究論文（学術雑誌）
• Data in Materials and Catalysts Informatics
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  ACS Symposium Series, 239, 246, American Chemical Society, 2022年06月14日
  論文集(書籍)内論文
• Designing transformer oil immersion cooling servers for machine learning and first principle calculations
  Keisuke Takahashi; Itsuki Miyazato; Satoshi Maeda; Lauren Takahashi
  PLOS ONE, 17, 5, e0266880, e0266880, Public Library of Science (PLoS), 2022年05月17日
  研究論文（学術雑誌）, A transfomer oil immersion cooling server is designed and constructed for machine learning applications and first principle calculations that are carried out for materials-related research. CPU, motherboard, random access memory, hard disk drive, solid state drive, graphic card, and the power supply unit are submerged into the transformer oil in order to cool the entire system. Benchmark tests reveal that overall performance is improved while performance times for multicore calculations are dramatically improved. Furthermore, calculation times for machine learning with large data sets and density functional theory calculations are shortened during single core calculations. Thus, a transformer oil immersion cooling server is proposed to be an alternative cooling system used for improving the performance of first principle calculations and machine learning.
• Machine Learning-Aided Catalyst Modification in Oxidative Coupling of Methane via Manganese Promoter
  Shun Nishimura; Junya Ohyama; Xinyue Li; Itsuki Miyazato; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  Industrial & Engineering Chemistry Research, American Chemical Society (ACS), 2022年04月08日
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Hydrogen adsorption studies of TiFe surfaces via 3-d transition metal substitution
  Vinit Kumar; Punit Kumar; Keisuke Takahashi; Pratibha Sharma
  International Journal of Hydrogen Energy, 47, 36, 16156, 16164, Elsevier {BV}, 2022年04月
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Relationships among the Catalytic Performance, Redox Activity, and Structure of Cu-CHA Catalysts for the Direct Oxidation of Methane to Methanol Investigated Using In Situ XAFS and UV–Vis Spectroscopies
  Junya Ohyama; Yuka Tsuchimura; Airi Hirayama; Hiroki Iwai; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Kazuo Kato; Keisuke Takahashi
  ACS Catalysis, 2454, 2462, American Chemical Society (ACS), 2022年02月18日
  研究論文（学術雑誌）
• Selective Oxidation of Methane to Formaldehyde over a Silica-Supported Cobalt Single-Atom Catalyst
  Junya Ohyama; Daiki Abe; Airi Hirayama; Hiroki Iwai; Yuka Tsuchimura; Kazuki Sakamoto; Momoka Irikura; Yuri Nakamura; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Tomokazu Yamamoto; Syo Matsumura; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry C, 126, 4, 1785, 1792, American Chemical Society ({ACS}), 2022年02月03日
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• The Rise of Catalysts Informatics
  Keisuke Takahashi; Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi; Shun Nishimura; Jun Fujima; Junya Ohyama
  Crystalline Metal Oxide Catalysts, 349, 371, Springer Nature Singapore, 2022年
  論文集(書籍)内論文
• Unveiling the Reaction Pathways of Hydrocarbon via Experiment, Computations and Data Science†
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi; Shigehiro Yoshida; Jun Fujima; Hiroshi Oikawa; Keisuke Takahashi
  Physical Chemistry Chemical Physics, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2022年
  英語, 研究論文（学術雑誌）, Reaction network of hydrocarbon is explored using first principles calculations, data science, and experiment. Transforming hydrocarbon data into networks reveals the prevalence of the formation and reaction of various molecules....
• High-throughput screening and literature data-driven machine learning-assisted investigation of multi-component La2O3-based catalysts for the oxidative coupling of methane
  Shun Nishimura; Son Dinh Le; Itsuki Miyazato; Jun Fujima; Toshiaki Taniike; Junya Ohyama; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science & Technology, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2022年
  研究論文（学術雑誌）, Multi-component La₂O₃-based catalysts for oxidative coupling of methane (OCM) were designed based on high-throughput screening (HTS) and literature datasets with multi-output machine learning (ML) approaches including random forest regression (RFR),...
• Designing two-dimensional dodecagonal boron nitride
  Hajime Suzuki; Itsuki Miyazato; Tanveer Hussain; Fatih Ersan; Satoshi Maeda; Keisuke Takahashi
  CrystEngComm, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2022年
  研究論文（学術雑誌）
• Factors to influence low-temperature performance of supported Mn–Na2WO4 in oxidative coupling of methane
  Thanh Nhat Nguyen; Kalaivani Seenivasan; Sunao Nakanowatari; Priyank Mohan; Thuy Phuong Nhat Tran; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi; Toshiaki Taniike
  Molecular Catalysis, 516, 111976, 111976, Elsevier {BV}, 2021年11月
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Quick approach for optimization of monodisperse microsphere synthesis with a knowledge sharing strategy powered by machine learning
  Xucheng Zhang; Yanran Li; Yiting Feng; Jia Guo; Keisuke Takahashi; Changchun Wang
  Chemical Physics Letters, 780, 138908, 138908, Elsevier {BV}, 2021年10月
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Catalysis Gene Expression Profiling: Sequencing and Designing Catalysts
  Keisuke Takahashi; Jun Fujima; Itsuki Miyazato; Sunao Nakanowatari; Aya Fujiwara; Thanh Nhat Nguyen; Toshiaki Taniike; Lauren Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 12, 30, 7335, 7341, American Chemical Society ({ACS}), 2021年07月30日
  研究論文（学術雑誌）
• Unveiling gas‐phase oxidative coupling of methane via data analysis
  Sora Ishioka; Itsuki Miyazato; Lauren Takahashi; Thanh Nhat Nguyen; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  Journal of Computational Chemistry, 42, 20, 1447, 1451, Wiley, 2021年07月30日
  研究論文（学術雑誌）
• Extraction of Catalyst Design Heuristics from Random Catalyst Dataset and their Utilization in Catalyst Development for Oxidative Coupling of Methane
  Sunao Nakanowatari; Thanh Nhat Nguyen; Hiroki Chikuma; Aya Fujiwara; Kalaivani Seenivasan; Ashutosh Thakur; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi; Toshiaki Taniike
  ChemCatChem, 13, 14, 3262, 3269, Wiley, 2021年07月21日
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Extraction of Catalyst Design Heuristics from Random Catalyst Dataset and their Utilization in Catalyst Development for Oxidative Coupling of Methane
  Sunao Nakanowatari; Thanh Nhat Nguyen; Hiroki Chikuma; Aya Fujiwara; Kalaivani Seenivasan; Ashutosh Thakur; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi; Toshiaki Taniike
  ChemCatChem, 13, 14, 3262, 3269, Wiley, 2021年06月08日
  AbstractIn the oxidative coupling of methane (OCM), the activation of methane and the suppression of deep oxidation are in a persistent trade‐off relationship, and a catalyst design strategy that balances the activity and the selectivity is desired. In this study, we analyzed a random catalyst dataset for OCM that was earlier obtained by high‐throughput experimentation, and extracted heuristics such as elements, supports, and their combinations related to methane activation at a low temperature and selective formation of C2 compounds at a high temperature. The obtained heuristics were used for catalyst development. The most effective was the use of a mixed support between La2O3 and BaO, which improved the low‐temperature activity, the high‐temperature selectivity, as well as the maximum C2 yield. It was considered that La2O3 acted as a heater and helped low‐temperature operation of BaO, which is highly selective but not active at a low temperature.
• Learning Catalyst Design Based on Bias-Free Data Set for Oxidative Coupling of Methane
  Thanh Nhat Nguyen; Sunao Nakanowatari; Thuy Phuong Nhat Tran; Ashutosh Thakur; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi; Toshiaki Taniike
  ACS Catalysis, 11, 3, 1797, 1809, American Chemical Society ({ACS}), 2021年02月05日
  研究論文（学術雑誌）
• Direct design of active catalysts for low temperature oxidative coupling of methaneviamachine learning and data mining
  Junya Ohyama; Takaaki Kinoshita; Eri Funada; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Takeaki Uno; Jun Fujima; Itsuki Miyazato; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science and Technology, 11, 2, 524, 530, 2021年01月21日
  研究論文（学術雑誌）
• Representing Catalytic and Processing Space in Methane Oxidation Reaction via Multioutput Machine Learning
  Itsuki Miyazato; Thanh Nhat Nguyen; Lauren Takahashi; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 12, 2, 808, 814, American Chemical Society ({ACS}), 2021年01月21日
  研究論文（学術雑誌）
• Representing the Methane Oxidation Reaction via Linking First-Principles Calculations and Experiment with Graph Theory
  Lauren Takahashi; Junya Ohyama; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 12, 1, 558, 568, American Chemical Society ({ACS}), 2021年01月14日
  研究論文（学術雑誌）
• Constructing catalyst knowledge networks from catalyst big data in oxidative coupling of methane for designing catalysts
  Lauren Takahashi; Thanh Nhat Nguyen; Sunao Nakanowatari; Aya Fujiwara; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  Chemical Science, 12, 38, 12546, 12555, Royal Society of Chemistry (RSC), 2021年
  Catalyst data created through high-throughput experimentation is transformed into catalyst knowledge networks, leading to a new method of catalyst design where successfully designed catalysts result in high C2yields during the OCM reaction.
• Mining hydroformylation in complex reaction network via graph theory
  Keisuke Takahashi; Maeda Satoshi
  RSC Advances, 11, 38, 23235, 23240, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2021年
  英語, 研究論文（学術雑誌）,

  Data science is introduced to identify the reactant, product, and reaction path in the chemical reaction network.

• Constructing catalyst knowledge networks from catalyst big data in oxidative coupling of methane for designing catalysts
  Lauren Takahashi; Thanh Nhat Nguyen; Sunao Nakanowatari; Aya Fujiwara; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  Chemical Science, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2021年
  英語, 研究論文（学術雑誌）, Catalyst data created through high-throughput experimentation is transformed into catalyst knowledge networks, leading to a new method of catalyst design where successfully designed catalysts result in high C2 yields during the OCM reaction.
• Catalytic oxidation of methane to methanol over Cu-CHA with molecular oxygen
  Airi Hirayama; Yuka Tsuchimura; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Kazuo Kato; Keisuke Takahashi; Junya Ohyama
  Catalysis Science & Technology, 11, 18, 6217, 6224, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2021年
  研究論文（学術雑誌）,

  Direct oxidation of CH₄ to CH₃OH using O₂ is challenging because of the high stability of CH₄ and the relatively high reactivity of CH₃OH. Here, Cu-CHA zeolites are tested for...

• Data science assisted investigation of catalytically active copper hydrate in zeolites for direct oxidation of methane to methanol using H2O2
  Junya Ohyama; Airi Hirayama; Nahoko Kondou; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Kenji Hirai; Itsuki Miyazato; Keisuke Takahashi
  Scientific Reports, 11, 1, 2021年01月
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Catalytic direct oxidation of methane to methanol by redox of copper mordenite
  Junya Ohyama; Airi Hirayama; Yuka Tsuchimura; Nahoko Kondou; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Kazuo Kato; Itsuki Miyazato; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science & Technology, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2021年
  研究論文（学術雑誌）,

  Catalytic production of CH₃OH by direct oxidation of CH₄ with O₂ was performed using Cu zeolites in a CH₄/O₂/H₂O flow reaction, where Cu-MOR exhibited relatively high CH₃OH production with the redox of Cu(i)/Cu(ii) species.

• Direct Design of Catalysts in Oxidative Coupling of Methane via High‐Throughput Experiment and Deep Learning
  Kanami Sugiyama; Thanh Nhat Nguyen; Sunao Nakanowatari; Itsuki Miyazato; Toshiaki Taniike; Keisuke Takahashi
  ChemCatChem, 13, 3, 952, 957, Wiley, 2020年11月12日
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Tuning the hydrogen storage properties of TiFe clusters via Zr substitution
  Vinit Kumar; Punit Kumar; Subhasis Pati; Pratibha Sharma; Keisuke Takahashi
  Energy Storage, 2, 5, Wiley, 2020年10月27日
  研究論文（学術雑誌）
• Revisiting Machine Learning Predictions for Oxidative Coupling of Methane (OCM) based on Literature Data
  Shun Nishimura; Junya Ohyama; Takaaki Kinoshita; Son Dinh Le; Keisuke Takahashi
  ChemCatChem, Wiley, 2020年09月11日
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Multidimensional Classification of Catalysts in Oxidative Coupling of Methane through Machine Learning and High-Throughput Data
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi; Thanh Nhat Nguyen; Ashutosh Thakur; Toshiaki Taniike
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 11, 16, 6819, 6826, American Chemical Society ({ACS}), 2020年08月20日
  研究論文（学術雑誌）
• Data-Driven Identification of the Reaction Network in Oxidative Coupling of the Methane Reaction via Experimental Data
  Itsuki Miyazato; Shun Nishimura; Lauren Takahashi; Junya Ohyama; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 11, 3, 787, 795, American Chemical Society ({ACS}), 2020年02月06日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• The Rising Sun Envelope Method: An Automatic and Accurate Peak Location Technique for XANES Measurements
  Rafael Monteiro; Itsuki Miyazato; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry A, 124, 9, 1754, 1762, American Chemical Society ({ACS}), 2020年02月04日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• First-Principles Design of Cu12shellFecore Core–Shell Clusters Assembled with K3O into Hexameric Rings: Implications for Gas-Storage Materials
  Keisuke Takahashi
  ACS Applied Nano Materials, 3, 1, 55, 58, American Chemical Society ({ACS}), 2020年01月24日
  研究論文（学術雑誌）
• High-Throughput Experimentation and Catalyst Informatics for Oxidative Coupling of Methane
  Thanh Nhat Nguyen; Thuy Tran Phuong Nhat; Ken Takimoto; Ashutosh Thakur; Shun Nishimura; Junya Ohyama; Itsuki Miyazato; Lauren Takahashi; Jun Fujima; Keisuke Takahashi; Toshiaki Taniike
  ACS Catalysis, 10, 2, 921, 932, 2020年01月17日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Transition of wide-band gap semiconductor h-BN(BN)/P heterostructure via single-atom-embedding
  Itsuki Miyazato; Tanveer Hussain; Keisuke Takahashi
  Journal of Materials Chemistry C, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2020年
  研究論文（学術雑誌）
• Direct design of active catalysts for low temperature oxidative coupling of methane via machine learning and data mining
  Junya Ohyama; Takaaki Kinoshita; Eri Funada; Hiroshi Yoshida; Masato Machida; Shun Nishimura; Takeaki Uno; Jun Fujima; Itsuki Miyazato; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Catalysis Science & Technology, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2020年
  英語, 研究論文（学術雑誌）,

  Direct design of low temperature oxidative coupling of methane catalysts is proposed via machine learning and data mining.

• Catalyst Acquisition by Data Science (CADS): a web-based catalyst informatics platform for discovering catalysts
  Jun Fujima; Yuzuru Tanaka; Itsuki Miyazato; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Reaction Chemistry & Engineering, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2020年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）,

  An innovative web-based integrated catalyst informatics platform, Catalyst Acquisition by Data Science (CADS), is developed for use towards the discovery and design of catalysts.

• Controlling electronic structure of single-layered HfX3 (X=S, Se) trichalcogenides through systematic Zr doping
  Itsuki Miyazato; Sevil Sarikurt; Keisuke Takahashi; Fatih Ersan
  Journal of Materials Science, 2020年01月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Visualizing Scientists’ Cognitive Representation of Materials Data through the Application of Ontology
  Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 10, 23, 7482, 7491, American Chemical Society ({ACS}), 2019年12月05日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Data Driven Determination of Reaction Conditions in Oxidative Coupling of Methane via Machine Learning
  Junya Ohyama; Shun Nishimura; Keisuke Takahashi
  ChemCatChem, 11, 17, 4307, 4313, Wiley, 2019年09月05日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Data Driven Determination in Growth of Silver from Clusters to Nanoparticles and Bulk
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 10, 14, 4063, 4068, American Chemical Society ({ACS}), 2019年07月18日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• The Rise of Catalyst Informatics: Towards Catalyst Genomics
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi; Itsuki Miyazato; Jun Fujima; Yuzuru Tanaka; Takeaki Uno; Hiroko Satoh; Koichi Ohno; Mayumi Nishida; Kenji Hirai; Junya Ohyama; Thanh Nhat Nguyen; Shun Nishimura; Toshiaki Taniike
  ChemCatChem, 11, 4, 1146, 1152, Wiley, 2019年02月20日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Functionalized Single-Atom-Embedded Bilayer Graphene and Hexagonal Boron Nitride
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  ACS Applied Electronic Materials, 1, 1, 2, 6, American Chemical Society ({ACS}), 2019年01月22日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Creating Machine Learning-Driven Material Recipes Based on Crystal Structure
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry Letters, 10, 2, 283, 288, American Chemical Society ({ACS}), 2019年01月17日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Automatic oxidation threshold recognition of XAFS data using supervised machine learning
  Itsuki Miyazato; Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  Molecular Systems Design & Engineering, Royal Society of Chemistry ({RSC}), 2019年, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Committee machine that votes for similarity between materials
  Keisuke Takahashi
  IUCrJ, 5, Pt 6, 830, 840, 2018年11月01日, ［査読有り］, ［国際誌］
  英語, 研究論文（学術雑誌）, A method has been developed to measure the similarity between materials, focusing on specific physical properties. The information obtained can be utilized to understand the underlying mechanisms and support the prediction of the physical properties of materials. The method consists of three steps: variable evaluation based on nonlinear regression, regression-based clustering, and similarity measurement with a committee machine constructed from the clustering results. Three data sets of well characterized crystalline materials represented by critical atomic predicting variables are used as test beds. Herein, the focus is on the formation energy, lattice parameter and Curie temperature of the examined materials. Based on the information obtained on the similarities between the materials, a hierarchical clustering technique is applied to learn the cluster structures of the materials that facilitate interpretation of the mechanism, and an improvement in the regression models is introduced to predict the physical properties of the materials. The experiments show that rational and meaningful group structures can be obtained and that the prediction accuracy of the materials' physical properties can be significantly increased, confirming the rationality of the proposed similarity measure.
• Rapid estimation of activation energy in heterogeneous catalytic reactions via machine learning
  Keisuke Takahashi; Itsuki Miyazato
  Journal of Computational Chemistry, 39, 28, 2405, 2408, Wiley, 2018年10月30日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Redesigning the Materials and Catalysts Database Construction Process Using Ontologies
  Lauren Takahashi; Itsuki Miyazato; Keisuke Takahashi
  Journal of Chemical Information and Modeling, 58, 9, 1742, 1754, American Chemical Society ({ACS}), 2018年09月24日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Unveiling Hidden Catalysts for the Oxidative Coupling of Methane based on Combining Machine Learning with Literature Data
  Keisuke Takahashi; Itsuki Miyazato; Shun Nishimura; Junya Ohyama
  ChemCatChem, 10, 15, 3223, 3228, Wiley, 2018年08月13日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Front Cover: Unveiling Hidden Catalysts for the Oxidative Coupling of Methane based on Combining Machine Learning with Literature Data (ChemCatChem 15/2018)
  Keisuke Takahashi; Itsuki Miyazato; Shun Nishimura; Junya Ohyama
  ChemCatChem, 10, 15, 3133, 3133, Wiley, 2018年08月13日, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Unveiling Hidden Catalysts for the Oxidative Coupling of Methane based on Combining Machine Learning with Literature Data
  Keisuke Takahashi; Itsuki Miyazato; Shun Nishimura; Junya Ohyama
  ChemCatChem, 10, 15, 3135, 3135, Wiley, 2018年08月, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Uncovering Periodicity and Hidden Trends Responsible for Predicting the Magnetic Moment of Body Centered Cubic Crystal
  Keisuke Takahashi
  ChemPhysChem, 19, 13, 1593, 1598, Wiley, 2018年07月, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Electronic structure of octagonal boron nitride nanotubes
  Lauren Takahashi; Tessui Nakagawa; Keisuke Takahashi
  International Journal of Quantum Chemistry, 118, 11, e25542, John Wiley and Sons Inc., 2018年06月05日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Searching for Hidden Perovskite Materials for Photovoltaic Systems by Combining Data Science and First Principle Calculations
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi; Itsuki Miyazato; Yuzuru Tanaka
  ACS Photonics, 5, 3, 771, 775, American Chemical Society, 2018年03月21日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Tuning the Electronic Structure of an Aluminum Phosphide Nanotube through Configuration of the Lattice Geometry
  Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  ACS Applied Nano Materials, 1, 2, 501, 504, American Chemical Society ({ACS}), 2018年02月, ［査読有り］
  研究論文（学術雑誌）
• Accelerating the discovery of hidden two-dimensional magnets using machine learning and first principle calculations
  Itsuki Miyazato; Yuzuru Tanaka; Keisuke Takahashi
  Journal of Physics Condensed Matter, 30, 6, Institute of Physics Publishing, 2018年01月17日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Designing a tunable magnet using cluster-assembled iron
  Keisuke Takahashi
  Journal of Applied Physics, 123, 1, 015102, 015102, American Institute of Physics Inc., 2018年01月07日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Aryl fluoride functionalized graphene oxides for excellent room temperature ammonia sensitivity/selectivity
  Farheen Khurshid; M. Jeyavelan; Keisuke Takahashi; M. Sterlin Leo Hudson; S. Nagarajan
  RSC Advances, 8, 36, 20440, 20449, Royal Society of Chemistry, 2018年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Revealing the multi hydrogen bonding state within iron doped amorphous carbon
  Itsuki Miyazato; Keisuke Takahashi
  Chemical Physics Letters, 691, 122, 125, Elsevier B.V., 2018年01月01日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Structural, Electronic, and Transport Properties of Hybrid SrTiO3-Graphene and Carbon Nanoribbon Interfaces
  Jakub D. Baran; Christopher Eames; Keisuke Takahashi; Marco Molinari; M. Saiful Islam; Stephen C. Parker
  CHEMISTRY OF MATERIALS, 29, 17, 7364, 7370, 2017年09月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Electronic structure of boron based single and multi-layer two dimensional materials
  Itsuki Miyazato; Keisuke Takahashi
  JOURNAL OF APPLIED PHYSICS, 122, 10, 104302, 104302, 2017年09月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Descriptors for predicting the lattice constant of body centered cubic crystal
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi; Jakub D. Baran; Yuzuru Tanaka
  JOURNAL OF CHEMICAL PHYSICS, 146, 20, 204104, 204104, 2017年05月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Structural stability and electronic properties of an octagonal allotrope of two dimensional boron nitride
  Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  DALTON TRANSACTIONS, 46, 13, 4259, 4264, 2017年04月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Outstanding Reviewers for Physical Chemistry Chemical Physics in 2016
  Anna Simpson; Gisela Scott
  PHYSICAL CHEMISTRY CHEMICAL PHYSICS, 19, 12, 8140, 8140, 2017年03月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Unveiling descriptors for predicting the bulk modulus of amorphous carbon
  Keisuke Takahashi; Yuzuru Tanaka
  PHYSICAL REVIEW B, 95, 5, 2017年02月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Role of descriptors in predicting the dissolution energy of embedded oxides and the bulk modulus of oxide-embedded iron
  Keisuke Takahashi; Yuzuru Tanaka
  PHYSICAL REVIEW B, 95, 1, 2017年01月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Designing Mg7 cluster-assembled two dimensional crystal
  Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  FlatChem, 1, 57, 59, Elsevier B.V., 2017年01月01日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Toward Two-Dimensional Superatomic Honeycomb Structures. Evaluation of [Ge9(Si(SiMe3))3]− as Source of Ge9–Cluster Building Blocks for Extended Materials
  Alvaro Mu; n } }oz-Castro; Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry C, 121, 3, 1934, 1940, American Chemical Society ({ACS}), 2017年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Enhanced hydrogen desorption properties of LiAlH4 by doping lithium metatitanate
  Tengfei Zhang; Shigehito Isobe; Yongming Wang; Chaomei Liu; Naoyuki Hashimoto; Keisuke Takahashi
  PHYSICAL CHEMISTRY CHEMICAL PHYSICS, 18, 39, 27623, 27629, 2016年10月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Reactivity of Two-Dimensional Au-9, Pt-9, and Au18Pt18 against Common Molecules
  Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  INORGANIC CHEMISTRY, 55, 18, 9410, 9416, 2016年09月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• A need for exploratory visual analytics in big data research and for open science
  Yuzuru Tanaka; Jonas Sjobergh; Keisuke Takahashi
  Proceedings of the International Conference on Information Visualisation, 2016-, 261, 270, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016年08月31日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Revealing the Multibonding State between Hydrogen and Graphene-Supported Ti Clusters
  Keisuke Takahashi
  The Journal of Physical Chemistry C, 2016年06月23日
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Revealing the Multibonding State between Hydrogen and GrapheneSupported Ti Clusters
  Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Kengo Omori; Torge Mashoff; Domenica Convertino; Vaidotas Miseikis; Camilla Coletti; Valentina Tozzini; Stefan Heun
  JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C, 120, 24, 12974, 12979, 2016年06月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Reversible Hydrogen Uptake by BN and BC3 Monolayers Functionalized with Small Fe Clusters: A Route to Effective Energy Storage
  Tanveer Hussain; Debra J. Searles; Keisuke Takahashi
  JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY A, 120, 12, 2009, 2013, 2016年03月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Designing Square Two-Dimensional Gold and Platinum
  Keisuke Takahashi; Tanveer Hussain; Lauren Takahashi; Jakub D. Baran
  CRYSTAL GROWTH & DESIGN, 16, 3, 1746, 1750, 2016年03月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Material synthesis and design from first principle calculations and machine learning
  Keisuke Takahashi; Yuzuru Tanaka
  COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE, 112, 364, 367, 2016年02月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Selective Growth of Noble Gases at Metal/Oxide Interface
  Keisuke Takahashi; Hiroshi Oka; Somei Ohnuki
  ACS APPLIED MATERIALS & INTERFACES, 8, 6, 3725, 3729, 2016年02月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Graphene decorated metal nanoclusters as an effective novel catalyst for improving the hydrogen storage behaviour of MgH2
  M. Sterlin Leo Hudson; A. Ramesh; Keisuke Takahashi
  Advanced Materials - TechConnect Briefs 2016, 2, 114, 118, TechConnect, 2016年
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• A Need for Exploratory Visual Analytics in Big Data Research and for Open Science
  Yuzuru Tanaka; Jonas Sjobergh; Keisuke Takahashi
  Proceedings 2016 20th International Conference Information Visualisation IV 2016, 261, 270, 2016年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
• Prediction of the dopant activity of chemical compounds against ammonia borane with key descriptors: electronegativity and crystal structures
  Keisuke Takahashi; Yuki Nakagawa; Lauren Takahashi; Shigehito Isobe
  NEW JOURNAL OF CHEMISTRY, 40, 9, 7303, 7306, 2016年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Materials informatics: a journey towards material design and synthesis
  Keisuke Takahashi; Yuzuru Tanaka
  DALTON TRANSACTIONS, 45, 26, 10497, 10499, 2016年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Hydrophobic and antioxidant effects in In, Sn, and Sb based two dimensional materials
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  DALTON TRANSACTIONS, 45, 8, 3244, 3246, 2016年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Graphene decorated with Fe nanoclusters for improving the hydrogen sorption kinetics of MgH2 – experimental and theoretical evidence
  M. Sterlin Leo Hudson; Keisuke Takahashi; A. Ramesh; Seema Awasthi; Ashish Kumar Ghosh; Ponniah Ravindran; Onkar Nath Srivastava
  Catalysis Science & Technology, 6, 1, 261, 268, 2016年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Dependence of constituent elements of AB(5) type metal hydrides on hydrogenation degradation by CO2 poisoning
  Nobuko Hanada; Tessui Nakagawa; Hirotaka Asada; Masayoshi Ishida; Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Itoko Saita; Kohta Asano; Yumiko Nakamura; Akitoshi Fujisawa; Shinichi Miura
  JOURNAL OF ALLOYS AND COMPOUNDS, 647, 198, 203, 2015年10月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• The effect of point defects on diffusion pathway within α-Fe
  Seiji Sakuraya; Keisuke Takahashi; Naoyuki Hashimoto; Somei Ohnuki
  Journal of Physics: Condensed Matter, 27, 17, 175007, 175007, 2015年05月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Atomic Clusters: Unveiling New Properties of Metal and Applying Them to Modern Engineering Applications
  Keisuke Takahashi
  Materia Japan, 2015年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Low temperature pollutant trapping and dissociation over two-dimensional tin
  Lauren Takahashi; Keisuke Takahashi
  PHYSICAL CHEMISTRY CHEMICAL PHYSICS, 17, 33, 21394, 21396, 2015年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Iron oxide cluster induced barrier-free conversion of nitric oxide to ammonia
  Keisuke Takahashi
  CHEMICAL COMMUNICATIONS, 51, 19, 4062, 4064, 2015年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Physical properties of α-Fe upon the introduction of H, He, C, and N
  Sakuraya S; Takahashi K; Wang S; Hashimoto N; Ohnuki S
  Solid State Communications, 195, 70, 73, 2014年10月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Enhancing the hydrogen storage capacity of TiFe by utilizing clusters
  Keisuke Takahashi; Shigehito Lsobe
  PHYSICAL CHEMISTRY CHEMICAL PHYSICS, 16, 31, 16765, 16770, 2014年08月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Low temperature hydrogenation of iron nanoparticles on graphene
  Keisuke Takahashi; Yongming Wang; Shotaro Chiba; Yuki Nakagawa; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  SCIENTIFIC REPORTS, 4, 4598, 2014年04月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• The catalytic effect of Nb, NbO and Nb2O5 with different surface planes on dehydrogenation in MgH2: Density functional theory study
  Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  JOURNAL OF ALLOYS AND COMPOUNDS, 580, SUPPL1, S25, S28, 2013年12月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• H-2 Dissociation over NbO: The First Step toward Hydrogenation of Mg
  Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  LANGMUIR, 29, 38, 12059, 12065, 2013年09月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Chemisorption of hydrogen on Fe clusters through hybrid bonding mechanisms (vol 102, 113108, 2013)
  Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  APPLIED PHYSICS LETTERS, 102, 15, 2013年04月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Chemisorption of hydrogen on Fe clusters through hybrid bonding mechanisms
  Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  Applied Physics Letters, 102, 11, 2013年03月18日, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Strain field of interstitial hydrogen atom in body-centered cubic iron and its effect on hydrogen-dislocation interaction
  Shuai Wang; Keisuke Takahashi; Naoyuki Hashimoto; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  SCRIPTA MATERIALIA, 68, 5, 249, 252, 2013年03月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• The structural and electronic properties of small osmium clusters (2-14): A density functional theory study
  Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  CHEMICAL PHYSICS LETTERS, 555, 26, 30, 2013年01月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• The stabilization of Fe, Ru, and Os clusters upon hydrogenation
  Keisuke Takahashi; Shigehito Isobe; Somei Ohnuki
  RSC Advances, 3, 44, 21841, 21847, Royal Society of Chemistry, 2013年, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）
• Phase Transition of Mg during Hydrogenation of Mg-Nb2O5 Evaporated Composites
  Tao Ma; Shigehito Isobe; Keisuke Takahashi; Yongming Wang; Shuai Wang; Naoyuki Hashimoto; Somei Ohnuki
  JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C, 116, 32, 17089, 17093, 2012年08月, ［査読有り］
  英語, 研究論文（学術雑誌）

• 振動強結合状態にある水分子の水和ネットワーク構造の分光評価
  板谷昌輝; 岩佐敦己; 宮坂直寿; 高橋ローレン; 高橋ローレン; 高橋啓介; 福島知宏; 福島知宏; 村越敬, 分子科学討論会講演プログラム&要旨(Web), 19th, 2025年
• 赤外分光計測による振動強結合下の水分子集団構造の評価
  岩佐敦己; 宮坂直寿; 高橋ローレン; 高橋ローレン; 高橋啓介; 福島知宏; 福島知宏; 板谷昌輝; 村越敬, 分子科学討論会講演プログラム&要旨(Web), 19th, 2025年
• 実験データ駆動型rWGS反応用触媒開発に向けたデータ収集と機械学習モデル構築
  是兼萌夏; 高橋啓介; 西村俊, 触媒討論会予稿集(CD-ROM), 135th, 2025年
• マテリアルズインフォマティクス:創成期から黄金期へ
  高橋啓介, 日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 105th, 2025年
• チタニア担持Pdナノ粒子の原子スケール3次元構造解析
  西野史弥; 津志田雅之; 粟屋恵介; 町田正人; KUWAHARA Mikael; 高橋啓介; 工藤昌輝; 山本知一; 大山順也, 触媒討論会予稿集(CD-ROM), 134th, 2024年
• 触媒インフォマティクスによるメタン酸化触媒開発
  高橋啓介, 日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 104th, 2024年
• ハイスループット実験と触媒インフォマティクスが実現する仮説から脱却した触媒設計
  高橋啓介, 触媒討論会予稿集(CD-ROM), 133rd, 2024年
• 触媒インフォマティクスによるメタン酸化触媒の開発
  高橋啓介, 触媒討論会予稿集(CD-ROM), 134th, 2024年
• 触媒インフォマティクスによる固体触媒の設計と展望
  高橋啓介, 触媒討論会予稿集(CD-ROM), 132nd, 2023年
• 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
  高橋啓介, 戦略的創造研究推進事業CREST研究終了報告書(Web), 2023, 2023年
• O1s XPSデータの機械学習によるメタン酸化カップリングに有効な触媒の開発
  西野史弥; 高橋啓介; 西村俊; 芳田嘉志; 町田正人; 大山順也, 触媒討論会予稿集(CD-ROM), 132nd, 2023年
• メタン部分酸化におけるCuゼオライトの酸化還元速度と触媒性能の関係
  大山順也; 平山愛梨; 芳田嘉志; 町田正人; 加藤和男; 西村俊; 高橋啓介, Journal of the Japan Petroleum Institute (Web), 66, 5, 2023年
• 証拠理論に基づく触媒推薦システムの開発とハイスループット実験を用いた実証
  中野渡淳; 藤原綾; 高橋啓介; CHI Dam Hieu; 谷池俊明, 日本化学会春季年会講演予稿集(Web), 102nd, 2022年
• ハイスループット実験と機械学習を用いた触媒設計
  中野渡淳; 高橋啓介; 谷池俊明, ペトロテック, 45, 12, 2022年
• 触媒化学における機械学習の活用
  高橋啓介, 電子情報通信学会技術研究報告(Web), 122, 325(IBISML2022 40-64), 2022年
• 触媒インフォマティクスによるデータからの固体触媒開発
  高橋啓介, 酸化反応討論会講演要旨集, 55th, 2022年
• 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
  高橋啓介, 戦略的創造研究推進事業CREST研究終了報告書(Web), 2022, 2022年
• 触媒インフオマティクス:材料組織とプロセス条件を考慮した触媒設計
  高橋啓介, 俯瞰ワークショップ報告書 ナノテクノロジー・材料分野 区分別分科会 「プロセスインフォマティクスの俯瞰-材料合成プロセスへのデータ科学適用の現状と展望」 令和3年, 2021年
• マテリアルズ・インフォマティクスの概要とその具体例
  宮里一旗; 高橋啓介, 膜, 46, 6, 2021年
• マテリアルズインフォマティクスを用いた材料設計の現状と展望
  高橋啓介, 半導体・集積回路技術シンポジウム講演予稿集(CD-ROM), 84th, 2020年
• 頻出アイテムセットマイニング法を用いたメタン酸化カップリング反応に低温活性を示す触媒の探索
  木下卓明; 大山順也; 大山順也; 芳田嘉志; 芳田嘉志; 藤間淳; 高橋啓介; 宇野毅明; 西村俊; 町田正人; 町田正人, 触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 126th, 2020年
• 過酸化水素を用いたメタン部分酸化反応に対して高活性を示すCuゼオライト触媒構造のデータ科学的手法を用いた解析
  大山順也; 大山順也; 平山愛梨; 近藤菜穂子; 西村俊; 平井健二; 宮里一旗; 高橋啓介; 芳田嘉志; 芳田嘉志; 町田正人; 町田正人, 触媒討論会討論会A予稿集(CD-ROM), 126th, 2020年
• アイテムセットマイニングを用いたメタン酸化カップリング反応における低温活性を示す触媒組成の探索
  木下卓明; 大山順也; 芳田嘉志; 藤間淳; 宮里一旗; 高橋ローレン; 高橋啓介; 宇野毅明; 西村俊; 町田正人, 石油・石油化学討論会講演要旨, 50th (Web), 2020年
• AB‐NaAlH₄複合新規水素貯蔵物質の合成と水素放出特性評価
  中川祐貴; 中川祐貴; 礒部繁人; 礒部繁人; 高橋啓介; 高橋啓介; 日野聡; 大貫惣明, 日本金属学会講演概要(CD-ROM), 157th, ROMBUNNO.S3.47, 2015年09月02日
  日本語
• AB-NaAlH₄複合新規水素貯蔵物質の合成と水素放出特性評価
  中川祐貴; 中川祐貴; 礒部繁人; 礒部繁人; 高橋啓介; 高橋啓介; 日野聡; 大貫惣明, 日本金属学会講演概要(CD-ROM), 157th, 2015年
• グラフェン上に形成したFeナノ粒子の水素吸蔵・放出特性-計算と実験の比較-
  千葉翔太朗; 高橋啓介; 礒部繁人; 王永明; 橋本直幸; 大貫惣明, 日本鉄鋼協会日本金属学会両支部合同冬季講演大会概要集, 2013, 2014年
• グラフェン上に担持したFeナノ粒子の水素吸蔵・放出特性~DFT計算と放出実験~
  中川祐貴; 千葉翔太朗; 高橋啓介; 王永明; 日野聡; 礒部繁人; 礒部繁人; 大貫惣明, 日本金属学会講演概要(CD-ROM), 155th, 2014年

• Materials Informatics and Catalysts Informatics: An Introduction
  Keisuke Takahashi; Lauren Takahashi
  Springer, 2024年03月31日, 981970216X, 306

• 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

• 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
  2024年04月01日 - 2028年03月31日
  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
  2023年04月 - 2026年03月
  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
• 水素利用等高度化先端技術開発／マテリアルズインフォマティクスによるＰＥＭ型水電解装置の非貴金属化の研究開発
  NEDO 国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構
  2023年06月 - 2025年03月
  髙橋啓介
  研究代表者, 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年 - 2024年
  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年 - 2024年
  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, 研究分担者
• 水電解水素製造技術高度化のための基盤技術研究開発／プロセスインフォマティクスへの拡張性を考慮したマテリアルズインフォマティクスに関する調査研究
  NEDO 国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構
  2022年06月 - 2023年03月
  髙橋啓介
  研究代表者, 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年 - 2022年
  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
• 機械学習と第一原理計算を併用した新規機能性人工結晶の創出
  科学研究費助成事業
  2017年04月 - 2021年03月
  高橋 啓介
  原子クラスターは原子数個からなるバルク・ナノ粒子とは全く異なる物性・構造を持つ材料である。本研究では原子クラスターを原子1つとし、人工結晶の設計を行った。人工結晶を設計するときの課題はバインダー(原子クラスター同士を接着する)を探すことが最大の難関であるが、第一原理ハイスループット計算を併用することにより酸化カリウム(K3O)クラスターが最適なバインダーであることを突き止め、六員環構造を持つ[Cu12FeK3O]6の創出に成功した。また機械学習を使うことにより、銀原子の成長の予測にも成功した。本研究で得られた技術は2次元材料や触媒科学にも展開することができ、大きな進展があった。
  日本学術振興会, 若手研究(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
  2014年04月25日 - 2016年03月31日
  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

• 酸化物触媒、炭化水素の製造方法
  特許権, 西村 俊; ▲高▼橋 啓介; エスコバー フェルナンド ガルシア, 国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学, 国立大学法人北海道大学
  特願2024-135276, 2024年08月14日
  特開2026-032620, 2026年02月27日
  202603016709537866
• 水電解陽極触媒、その水電解陽極触媒を含む複合部材、およびその複合部材を含む水電解装置
  特許権, ▲高▼橋 啓介; エスコバー フェルナンド ガルシア; モスタフア アリ モハメッド シヤバン; 田代 智哉; 阿部 英樹, 国立大学法人北海道大学, 国立研究開発法人物質・材料研究機構
  特願2024-122452, 2024年07月29日
  特開2026-020857, 2026年02月10日
  202603005695005325
• データの解析結果を表示するユーザ端末、ユーザ端末用のプログラム、およびユーザ端末と通信するサーバ
  特許権, 森 穂高; 外海 駿輔; 中西 由衣; ▲高▼橋 啓介; 藤間 淳; 前田 龍太; 板倉 宏樹, 株式会社デンソー, 国立大学法人北海道大学
  特願2022-142917, 2022年09月08日
  特開2024-038693, 2024年03月21日
  特許第7817704号, 2026年02月10日
  202603002715667541
• 材料解析サーバ、材料解析サーバにおいて用いられるプログラム、および材料解析サーバにおいて用いられる方法
  特許権, 森 穂高; 外海 駿輔; 中西 由衣; 笠松 利恵; ▲高▼橋 啓介; 藤間 淳; 春口 昂輝, 株式会社デンソー, 国立大学法人北海道大学
  特願2022-142916, 2022年09月08日
  特開2024-038692, 2024年03月21日
  特許第7776826号, 2025年11月18日
  202503018693389050
• 触媒及びそれを用いた不飽和カルボン酸の製造方法
  特許権, 高橋 啓介; 三輪 寛人; 五味 杏介; 杉山 元彦; 川口 徹; 平岡 良太, 国立大学法人北海道大学, 日本化薬株式会社
  特願2024-050976, 2024年03月27日
  特開2025-150203, 2025年10月09日
• 予測モデル構築システム
  特許権, 谷池 俊明; ▲高▼橋 啓介, 国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学
  特願2023-060427, 2023年04月03日
  特開2024-147421, 2024年10月16日
  202403014355085019
• 高選択性を特徴とする酸化カップリング触媒
  特許権, 谷池 俊明; ▲高▼橋 啓介; 中野渡 淳; 藤原 綾, 国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学, 国立大学法人北海道大学
  特願2023-017044, 2023年02月07日
  特開2024-112157, 2024年08月20日
  202403006287597119
• 材料解析サーバ、材料解析サーバにおいて用いられるプログラム、および材料解析サーバにおいて用いられる方法
  特許権, 森 穂高; 外海 駿輔; 中西 由衣; 笠松 利恵; ▲高▼橋 啓介; 藤間 淳; 春口 昂輝, 株式会社デンソー, 国立大学法人北海道大学
  特願2022-142916, 2022年09月08日
  特開2024-038692, 2024年03月21日
  202403012292767766
• データの解析結果を表示するユーザ端末、ユーザ端末用のプログラム、およびユーザ端末と通信するサーバ
  特許権, 森 穂高; 外海 駿輔; 中西 由衣; ▲高▼橋 啓介; 藤間 淳; 前田 龍太; 板倉 宏樹, 株式会社デンソー, 国立大学法人北海道大学
  特願2022-142917, 2022年09月08日
  特開2024-038693, 2024年03月21日
  202403003025360461
• 酸化物触媒、炭化水素の製造方法
  特許権, 西村 俊; 高橋 啓介; 大山 順也
  特願2021-193102, 2021年11月29日
  特開2023-079580, 2023年06月08日
• メタン酸化カップリング触媒組成物及びその製造方法
  特許権, 高橋 啓介; 大山 順也; 西村 俊
  特願2021-146118, 2021年09月08日
  特開2023-039118, 2023年03月20日