参加者一覧
R2(2020)年度
| 氏名 | 所属研究科・専攻 | インターンシップ先 | 実施テーマ | 派遣期間 |
|---|---|---|---|---|
| S. I | 理学系研究科物理学専攻 | 三菱ケミカル株式会社 Science & Innovation Center Materials Design Laboratory | ポリマーの物性予測と構造設計 | 2020/08/31-2020/10/16 |
| 大瀧 貴史 | 新領域創成科学研究科物質系専攻 | 日本製鉄株式会社 技術開発本部 先端技術研究所 基盤メタラジー研究部 | 計算材料科学と情報科学の融合による材料物性の予測 -fcc鉄の磁性と固溶元素の状態- | 2020/09/23-2020/10/30 |
| 川田 拓弥 | 理学系研究科物理学専攻 | 日本ゼオン株式会社 総合開発センターＣＮＴ研究所 | CNTを使った新規熱電モジュールの開発 | 2020/10/01-2020/11/30 |
| 安田 寛徳 | 工学系研究科物理工学専攻 | 日本ゼオン株式会社 総合開発センター基盤技術研究所 | 高CNT成長性を示す炭化水素のMIによる探索 | 2020/10/05-2020/12/10 |
| 楊 泓(YANG Hong) | 理学系研究科物理学専攻 | 京セラ株式会社 みなとみらいリサーチセンター 研究開発本部 先進技術研究所 | 画像センシングのためのAI/ 信号処理技術研究 | 2020/11/02-2020/12/01 |
| 幸城 秀彦 | 理学系研究科物理学専攻 | 株式会社村田製作所 技術・事業開発本部 新規技術センター 先端技術研究開発部 | 第一原理計算・MIを活用した新規誘電体開発および誘電物性制御に関する研究 | 2020/11/9-2020/12/04 |
| 石城 陽太 | 理学系研究科地球惑星科学専攻 | 京セラ株式会社 みなとみらいリサーチセンター | 画像認識AIの研究 | 2020/11/18-2020/12/18 |
| 新井 陽介 | 理学系研究科物理学専攻 | 京セラ株式会社 けいはんなリサーチセンター 先進マテリアルデバイス研究所 材料機能研究部 | 貼り合せSrTiO3基板の面内静電ポテンシャル測定 | 2021/01/12-2021/02/12 |
| 但野 由梨子 | 工学系研究科電気系工学専攻 | 東京エレクトロンテクノロジーソリューションズ株式会社 | 未定 | 2021年12月以降開始予定 |
※以下、H31-H27年度は、PCoMSイノベーション創出人材育成(IPD)プログラムの実績
H31/R1(2019)年度
| 氏名 | 所属研究科・専攻 | インターンシップ先 | 実施テーマ | 派遣期間 |
|---|---|---|---|---|
| 石川 文啓 | 理学系研究科物理学専攻 | トヨタ自動車株式会社 材料技術部 材料創成・解析室 材料インフォマティクスグループ |
次世代自動車に向けた各種の機能性材料についての物性物理、 理論化学、情報科学に基づく理論解析 |
2019/09/02-2019/09/27 |
| 國定 聡 | 理学系研究科物理学専攻 | 株式会社日産アーク デバイス解析部 | ２元系合金表面の安定原子配置における特徴抽出(構造探索) | 2019/09/02-2019/10/31 |
| 池 震棟 | 理学系研究科物理学専攻 | 株式会社日立製作所 中央研究所 研究開発グループ デジタルテクノロジーイノベーションセンタ |
材料開発における材料計測の高度化に向けたAI/ 機械学習の応用技術の研究 |
2019/09/02-2019/11/29 |
| 岩崎 祐昂 | 新領域創成科学研究科物質系専攻 | 株式会社日産アーク 解析プラットフォーム開発部・デバイス解析室 | 表面・界面系のDFT計算 | 2019/09/16-2019/11/15 |
| 中野 颯 | 理学系研究科物理学専攻 | 京セラ株式会社 みなとみらいリサーチセンター 先端技術研究所 |
AI画像認識アルゴリズムの性能改善研究 | 2019/10/01-2019/11/14 |
| 横森 創 | 理学系研究科化学専攻 | 三菱ケミカル株式会社 Science & Innovation Center, Organic Materials Laboratory 有機A |
OLED材料に向けた化合物合成 | 2019/10/01-2019/11/15 |
| 吉川 誠司 | 理学系研究科物理学専攻 | 京セラ株式会社 けいはんなリサーチセンター 先進マテリアルデバイス研究所 | 量子アニーリングを用いた組み合わせ最適化の研究 | 2019/11/25-2019/12/26 |
| 山本 剛史 | 理学系研究科 物理学専攻 |
INAC/PHELIQS, CEA and Grenoble Alpes University |
超伝導回路におけるマイクロ波散乱の理論 | 2020/01/08-2020/03/17 |
H30(2018)年度
| 氏名 | 所属研究科・専攻 | インターンシップ先 | 実施テーマ | 派遣期間 |
|---|---|---|---|---|
| 石川 文啓 | 理学系研究科物理学専攻 | 新日鐵住金株式会社 先端技術研究所 基盤メタラジー研究部 | 計算材料科学と情報科学の融合による材料物性の予測 | 2018/08/21-2018/10/12 |
| 吉岡 信行 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本アイ・ビー・エム株式会社 サイエンス&テクノロジー | 量子計算のためのシミュレーションソフトウェアの研究 | 2018/09/18-2018/11/16 |
| 長谷川 雅大 | 理学系研究科物理学専攻 | 日本電気株式会社 システムプラットフォーム研究所 | 量子アニーリング技術の研究 | 2018/10/01-2018/11/29 |
| 奥村 駿 | 工学系研究科物理工学専攻 | 株式会社村田製作所 技術・事業開発本部 新規技術センター 先端技術研究開発部 | 電池系材料についての第一原理計算による様々な物性の理論的解析 | 2018/10/01-2018/11/30 |
| 遠藤 由大 | 理学系研究科物理学専攻 | 株式会社日産アーク デバイス解析部 | Caインターカレート２層グラフェン/SiCの第一原理計算 ・Pt-Fe触媒の酸化還元反応下におけるコヒーレント X線回折イメージング測定 |
2018/10/08-2018/12/07 |
| 李 智蓮 | 新領域創成科学研究科物質系専攻 | 日本電気株式会社 システムプラットフォーム研究所 | 熱電変換デバイスの開発 | 2018/10/09-2018/11/30 |
| 足立 大樹 | 理学系研究科物理学専攻 | 日本電気株式会社 データサイエンス研究所 |
深層学習を用いた画像処理技術の開発 | 2018/11/01-2018/12/27 |
| FAN Di | 理学系研究科物理学専攻 | Apple Inc. Yokohama Technology Center | Optical Thin Film Development | 2019/01/07-2019/03/29 |
| Le Minh Cristian | 理学系研究科物理学専攻 | University of California, Irvine | Floquet DFT investigation | 2019/01/14-2019/03/14 |
H29(2017)年度
| 氏名 | 所属研究科・専攻 | インターンシップ先 | 実施テーマ | 派遣期間 |
|---|---|---|---|---|
| 坂本 浩隆 | 新領域創成科学研究科複雑理工学専攻 | トヨタ自動車株式会社 東富士研究所 電池材料・技術開発部 |
電池に関わる実験およびデータ解析手法の研究 | 2017/09/05-2017/10/27 |
| 辻本 直人 | 理学系研究科 物理学専攻 |
トヨタ自動車株式会社 本社 基盤材料技術部 | 燃料電池の電解質の吸着構造および特性の古典 MDによる解析 | 2017/09/11-2017/10/27 |
| 田中 悠太 | 理学系研究科物理学専攻 | 新日鐵住金株式会社 先端技術研究所 基盤メタラジー研究部 | 熱膨張係数の機械学習予測 | 2017/09/13-2017/11/02 |
| 石野 誠一郎 | 工学系研究科 物理工学専攻 |
株式会社日産アーク デバイス解析部 | リチウムイオン電池の電極反応シミュレーション | 2017/10/16-2017/12/15 |
| 藤田 浩之 | 理学系研究科 物理学専攻 |
日本電気株式会社 IoTデバイス研究所 | 磁性熱電変換素子用の材料探索 | 2017/11/13-2018/01/12 |
| 保田 侑亮 | 新領域創成科学研究科物質系専攻 | 株式会社日産アーク デバイス解析部 | 古典MD計算のプラスチック系への適用技術と実施例づくり | 2018/06/04-2018/07/27 |
H28(2016)年度
| 氏名 | 所属研究科・専攻 | インターンシップ先 | 実施テーマ | 派遣期間 |
|---|---|---|---|---|
| 佐藤 夏彦 | 理学系研究科物理学専攻 | 日本電気株式会社 システムプラットフォーム研究所 | モバイル網に接続されたスマートフォンにおける通信速度 推定技術に対する機械学習の適用による推定精度向上 |
2016/07/26-2016/09/14 |
| 越智 裕紀 | 理学系研究科物理学専攻 | 日本電気株式会社 グリーンプラットフォーム研究所 | 分散処理による機械学習の高速化 | 2016/08/16-2016/09/30 |
| 堀田 俊樹 | 工学系研究科物理工学専攻 | トヨタ自動車株式会社 東富士研究所 先進安全先行開発部 第１先行開発室 |
自動運転Human-Machine Interfaceの開発 | 2017/02/06-2017/03/31 |
H27(2015)年度
| 氏名 | 所属研究科・専攻 | インターンシップ先 | 派遣期間 |
| 加藤 洋生 | 理学系研究科物理学専攻 | Vanderbilt University | 2016/02/16-2016/03/19 |
| 平岡 喬之 | 工学系研究科 物理工学専攻 |
EÖtvÖs University Budapest | 2016/02/18-2016/03/29 |
参加者の声
大瀧 貴史さん
新領域創成科学研究科 物質系専攻
| 実施年度 | 2020年度 |
|---|---|
| 受入企業 | 日本製鉄株式会社 技術開発本部先端技術研究所 基盤メタラジー研究部 |
| テーマ | 「計算材料科学と情報科学の融合による材料物性の予測 -fcc鉄の磁性と固溶元素の状態-」 |
| インターンシップの概要および成果 | 本インターンシップでは、911 ℃以上の高温で熱力学的に安定となるfcc鉄における不純物添加の第一原理計算を行った。fcc鉄は室温のbcc鉄と異なり磁気秩序が消失しており、磁気モーメントがランダムな方向を向く常磁性を示す。このランダムさを適切に取り入れるために、スーパーセルを用意し、各鉄原子の磁気モーメントの向きを擬似的な無秩序状態であるSpecial Quasirandom Structure (SQS)に従って設定した。この計算コストはスーパーセルのサイズに依存し、本研究では先行研究よりも一回り小さなサイズに設定することで計算コストを約1/10倍に減少させた。その際に、スーパーセルサイズが小さいことに起因した有限サイズ効果が問題になり得るが、以下で述べるようにSQSを吟味することでその問題を回避した。約40億通り存在する純鉄のスピン配置に対して総当たりを実行し、多体相関関数に基づいて系統的な分類を行うことで、数十個のSQSの作成と評価を行った。得られた全てのSQSに対して不純物原子を添加したときの固溶エネルギーを計算したところ、計算結果のばらつき具合とSQSの質（多体相関関数のエラー）の間に相関があること、および質の高いSQSを用いると先行研究と同じスーパーセルサイズでの計算結果を再現することを見出した。また、不純物原子近傍の磁気構造に注目することで、得られたSQSを数種類のグループに分類し、最も有限サイズ効果の影響が小さいグループに属するSQSを「不純物添加に適したSQS」と判定した。計算結果のSQS依存性の一部については、鉄が遍歴磁性体であることに由来して磁気モーメントの大きさが空間的に揺らぎ、この揺らぎを介した相互作用が多体相関の形ではたらくという描像で物理的な考察を行った。以上の研究を進める際には、研究員の方々と頻繁に議論させていただき、約一ヶ月間という短期間で上記のようなまとまった成果をあげることができた。 |
| 後輩へのアドバイス | インターンシップ開始前にある程度事前準備をしておくとスムーズに研究を開始できると思います。私が大学院の研究室で扱う対象はもっぱら分子性結晶やその光学応答でして、インターン先のテーマである鉄や磁性とは少し離れていましたので、事前に勉強して知識をつけた上でインターンシップに臨みました。 インターンシップを始めてみると1ヶ月という期間はあっという間に過ぎ去っていき、事前準備の大切さを感じました。インターンシップは企業での研究を目で見て肌で感じることができる貴重な機会です。 博士課程の学生は将来に対する不安を持ちがちですが、この機会に企業で自身の力が発揮できるか試してみませんか？ |
横森 創さん
理学系研究科化学専攻
| 実施年度 | 2019年度 |
|---|---|
| 受入企業 | 三菱ケミカル株式会社 Science & Innovation Center, Organic Materials Laboratory 有機A |
| テーマ | 「OLED材料に向けた化合物合成」 |
| インターンシップの概要および成果 | OLEDの発光層材料となる”化合物”の合成を行った。これまでのインターン先の知見をもとに商品化に適した性質を示すことが期待できる分子を設計し、市販品の化合物から十数段階、10～20 gスケールの合成を逐次行った。 合成の結果としては、OLEDの発光層材料の目的化合物の合成およびその精製に成功した。また、並行して進めていた他の目的化合物についても合成過程の約70％が完了するに至った。 現在の大学での研究分野において、目的化合物を市販品から合成できるということは大変強みになるスキルであるので、合成能力の向上といった基礎的な成果も得られた。さらに研究の進め方という点でも、大学では一つのことにじっくり打ち込むのに対して、企業ではできそうなものから行い、そうでないものは早く見切りをつけるという研究姿勢を実際に体験し、自身の研究の進め方を見直す良い機会となった。 |
| 後輩へのアドバイス | 特に進路をアカデミックにするか、民間企業に就職するかを迷っている方は、参加して損をするということはないので参加をお勧めする。また、私自身は合成実験という完全には専門ではない分野での実習を希望したこともあり、実際に研究業務に慣れたのはおよそ1ヶ月かかったので、可能であれば1ヶ月以上インターン期間を取った方が良いように思う。 |
奥村 駿さん
工学系研究科 物理工学専攻
| 実施年度 | 2018年度 |
|---|---|
| 受入企業 | 株式会社村田製作所 技術・事業開発本部 新規技術センター 先端技術研究開発部 |
| テーマ | 「電池系材料についての第一原理計算による様々な物性の理論的解析」 |
| インターンシップの概要および成果 | 全固体電池の開発への応用を念頭に置いて、電池材料について第一原理計算による電気的特性の評価を行った。Quantum Espressoとそのポスト処理パッケージを用いて、直流電気伝導度による定量的評価や、状態密度による定性的な考察を行った。また、第一原理計算から得られた結果をもとに機械学習によるモデル構築を行うことで、これからの高効率な材料探索の可能性を広げる。 代表的な正極材料LiCoO_2 に対する計算では先行研究の結果を定量的に解釈し、Liイオン濃度に対する電気伝導性の変化を追うことができた。また、スピネル型のLi酸化物に対しては、磁性の効果も取り入れながら電子状態の変化を計算することができた。そこでは、組み合わせる遷移金属の種類や比率によってとり得る酸化数が変化し、磁性と電気伝導性の両方に大きな影響が出ることを明らかにした。これらの結果から、正極・負極の活物質において電気伝導性を制御するためには、遷移金属の磁気的性質を考慮に入れることが重要であるという知見を得た。さらに、それぞれの組成において第一原理計算の結果から期待される相対電位や体積変化率などを算出し、材料探索の指針を得ることができた。 |
| 後輩へのアドバイス | 大学を離れて長期間にわたって企業で研究をする機会はなかなかないので、企業への就職を考えているかどうかに関わらず一度体験してみてもいいと思います。普段とは違った環境、はじめてのテーマで研究を行うことで、自分の将来に対する視野が広がります。 |
坂本 浩隆さん
新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
| 実施年度 | 2017年度 |
|---|---|
| 受入企業 | トヨタ自動車株式会社 電池材料・技術開発部 |
| テーマ | 「電池に関わる実験およびデータ解析手法の研究」 |
| インターンシップの概要および成果 | 実際の材料開発現場で行われているデータ解析から需要を汲み取り、現場で利用可能な手法を提案することを目的とした。 目的達成のため、積極的に電池の作製や評価、画像データの観測の手順を見学させていただいた。 得られた知見を活かして解析手法を提案している。解析では画像の前処理、構造因子の抽出、構造因子と性能との回帰分析などを行った。 画像の前処理では人間にも機械にも認識しやすい画像を作成する方法を提案することができ、実際に利用もしていただいた。 構造因子の抽出と分析では開発部署の方と積極的に議論し、これまで定量化されていなかった新しい構造因子を提案することができた。 それらの構造因子は回帰分析の結果重要であると判断もされ、インターンのなかで重要な成果になった。私は今後のキャリアで異分野の専門家とコミュニケーションをとる仕事を志向しており、今回インターンの中で成果を出せた経験は大きな自信につながった。 |
| 後輩へのアドバイス | よりインターンシップを充実させるため、マッチングワークショップに参加する前に自分なりの目的を定めておくことをお勧めします。 インターン中で得られた学びは、開発現場とデータ解析やシミュレーションを行う自分たちの間で 違う部分を積極的に見つけ、議論を深めることで得られました。 受け入れてくださる企業の方は通常の業務もあり、忙しそうに見えて話しかけるには気が引けるかもしれません。 しかしなるべく遠慮せず時間をいただいて議論と修正を繰り返すことで、 完成度が高く受け入れ先の方にも納得いただける、良い研究ができると思います。 |