About Me

Institution

  • 国立研究開発法人　物質・材料研究機構　技術開発・共用部門
    材料データプラットフォーム データ活用ユニット

Major

  • Measurement Informatics
  • Data Driven Analytical Science
  • Bayesian Estimation / Sparse Modelling

Portfolio

Publications

Pre-prints of Journal Paper

  1. Ryo Murakami, Yoshitaka Matsushita, Kenji Nagata, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa "Bayesian inference to identify crystalline structures for XRD" : arXiv.org e-Print archive, cond-mat.mtrl-sci (2023) 2309.14785
  2. Ryo Murakami, Taisuke T. Sasaki, Hideki Yoshikawa, Yoshitaka Matsushita, Keitaro Sodeyama, Tadakatsu Ohkubo, Hiroshi Shinotsuka, Kenji Nagata "Rapid and Robust construction of an ML-ready peak feature table from X-ray diffraction data using Bayesian peak-top fitting" : arXiv.org e-Print archive, cond-mat.mtrl-sci (2024) 2403.09677

First Author Journal Papers

  1. Ryo Murakami, Yoshitaka Matsushita, Kenji Nagata, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa "Bayesian estimation to identify crystalline phase structures for X-ray diffraction pattern analysis" : STAM-methods 4 (2024) 1.
  2. Ryo Murakami, Yoshitomo Harada, Yutaka Sonobayashi, Hiroshi Oji, Hisao Makino, Hiromi Tanaka, Hideyuki Taguchi, Takanori Sakamoto, Haruka Morita, Akihiko Wakamori, Naoko Kibe, Shinsuke Nishida, Kenji Nagata, Hiroshi Shinotsuka, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa, "Correlation analysis with measurement conditions and peak structures in XPS spectral round-robin tests on MnO powder sample" : J. Electron Spectrosc. Relat. Phenom. 264 (2023) 147298.
  3. Ryo Murakami, Hiroshi Shinotsuka, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Hayaru Shouno, "Calculation of spectral similarity independent of measurement equipment" : IPSJ-MPS 139, 5 (2022) 1-4.
  4. Ryo Murakami, Masaichiro Mizumaki, Ichiro Akai, Hayaru Shouno, "Inverse estimation of parameters for the magnetic domain via dynamics matching using visual perceptive similarity" : STAM-methods 2, 1 (2022) 139-152.
  5. Ryo Murakami, Hiromi Tanaka, Takeshi Iizuka, Hiroshi Shinotsuka, Kenji Nagata, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa, "Automatic estimation of unknown chemical components in a mixed material by XPS analysis using a genetic algorithm" : STAM-methods 2, 1 (2022) 91-105.
  6. Ryo Murakami, Hayaru Shouno, Kenji Nagata, Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, "Determination of common peak structure from multiple X-ray photo-electron spectroscopy data sets" : STAM-methods 1, 1 (2021) 182-191.
  7. Ryo Murakami, Masaichiro Mizumaki, Yusuke Hamano, Ichiro Akai, Hayaru Shouno, "Texture Analysis of Magnetic Domain Images Using Statistics Based on Human Visual Perception" : J. Phys. Soc. Jpn. 90 (2021) 044705.
  8. Ryo Murakami, Hiromi Tanaka, Hiroshi Shinotsuka, Kenji Nagata, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa, "Development of multiple core-level XPS spectra decomposition method based on the Bayesian information criterion" : J. Electron Spectrosc. Relat. Phenom. 245 (2020) 147003.
  9. Ryo Murakami, Kazuki Nakamura, Hiromi Tanaka, Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, "Efficient Removal of Noise-derived Components for Automatic XPS Spectral Decomposition Using Hierarchical Clustering" : e-JSSNT 18 (2020) 201-207.
  10. Ryo Murakami, Hironori Kageyama, Kazuki Nakamura, Hiromi Tanaka, Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, Kazuhiro Yoshihara, "Background Estimation in X-ray Photoelectron Spectroscopy Data Using an Active Shirley Method with Automated Selection of the Analytical Range" : e-JSSNT 17 (2019) 61-68.

Co-authored Journal Papers

  1. Atsushi Machida, Kenji Nagata, Ryo Murakami, Hiroshi Shinotsuka, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa, Masato Okada, "Bayesian estimation for XPS spectral analysis at multiple core levels" : STAM-methods 1 (2021) 123-133.
  2. Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, Ryo Murakami, Kazuki Nakamura, Hiromi Tanaka, Kazuhiro Yoshihara, "Automated information compression of XPS spectrum using information criteria" : J. Electron Spectrosc. Relat. Phenom. 239 (2020) 146903.
  3. Ryo Matsumoto, Masanori Nagao, Masayuki Ochi, Hiromi Tanaka, Hiroshi Hara, Shintaro Adachi, Kazuki Nakamura, Ryo Murakami, Sayaka Yamamoto, Tetsuo Irifune, Hiroyuki Takeya, Isao Tanaka, Kazuhiko Kuroki, and Yoshihiko Takano, "Pressure-induced insulator to metal transition of mixed valence compound Ce(O,F)SbS2" : Journal of Applied Physics, 125 (2019) 075102. * Chosen as an Editor's Pick
  4. Ryo Matsumoto, Zhufeng Hou, Masanori Nagao, Shintaro Adachi, Hiroshi Hara, Hiromi Tanaka, Kazuki Nakamura, Ryo Murakami, Sayaka Yamamoto, Hiroyuki Takeya, Tetsuo Irifune, Kiyoyuki Terakura & Yoshihiko Takano, "Data-driven exploration of new pressure induced superconductivity in PbBi2Te4" : Sci. Tech. Adv. Mater. 19 (2018) 909-916. * Editor's choice 2018.

Conferences

  1. Shunya Tsuji, Ryo Murakami, Hayaru Shouno, Yoh-ichi Mototake, "Revealing the Mechanism of Large-scale Gradient Systems Using a Neural Reduced Potential", NeurIPS workshop: Machine Learning and the Physical Sciences (2023) NeurIPS.
  2. Ryo Murakami, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Hiroshi Shinotsuka and Hayaru Shouno, "System Development for Correlation Analysis with Measurement Meta-data and Spectral Structures in XPS data" : Material Research Meeting (2023) MRS-J.
  3. Ryo Murakami, Kenji Nagata, Hiroshi Shinotsuka, and Hideki Yoshikawa, "Development of an automatic spectral decomposition tool using reference data" : Annual Meeting of the Japan Society of Vacuum and Surface Science (2023) JSVV.
  4. Ryo Murakami, Masaichiro Mizumaki, Ichiro Akai and Hayaru Shouno, "Magnetic Domain Pattern Analysis Using Wavelet-Based Joint Texture Statistics" : Material Research Meeting (2021) MRS-J.
  5. Ryo Murakami, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Hiroshi Shinotsuka and Hayaru Shouno, "Automatic Estimation of XPS Reference Spectra for TiO2 Semiconductor Free from Equipment-derived Arbitrariness" : Material Research Meeting (2021) MRS-J.
  6. Ryo Murakami, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Hiroshi Shinotsuka and Hayaru Shouno, "Calculation of spectral similarity independent of measurement equipment" : The 28th Int'l Conf. on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (2022).
  7. 村上諒, 仲村和貴, 田中祥太, "完全自動な材料開発を見据えた参照データの照合によるXPSスペクトル分解" : 文部科学省主催 サイエンス・インカレ (2020) 99.
  8. Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, Ryo Murakami, Kenji Nakamura, Hiromi Tanaka and Kazuhiro Yoshihara, "Fully automatic peak and background analysis of XPS spectral data, Sparse modeling of XPS spectra" : NIMS WEEK (2019) NIMS.
  9. Hiroshi Shinotsuka, Hideki Yoshikawa, Ryo Murakami, Kenji Nakamura, Hiromi Tanaka and Kazuhiro Yoshihara, "Automated peak fitting of XPS spectrum using information criteria" : International Symposium on Practical Surface Analysis (2019) SASJ.
  10. 村上諒, 仲村和貴, 陰山弘典, "ワンクリック！！膨大なスペクトルの一括解析 ～ビックデータ活用を見据えて～" : 文部科学省主催 サイエンス・インカレ (2018) 39.

Award

  • 2021年度 電気通信大学大学院 修了生総代/学長表彰
  • Practical Surface Analysis 2018: Powell Prize 3rd place
  • 2017年度 応用物理学会中国四国支部: 奨励賞
  • 文部科学省主催 サイエンス・インカレ2018: 審査員特別賞
  • 文部科学省主催 サイエンス・インカレ2019: コンソーシアム奨励賞
  • NIMS Internship Award 2019
  • NIMS Internship Award 2016
  • 2020年度 画像電子学会： インターンシップセッション優秀賞
  • 2018年度 米子高専電気情報工学科：優秀賞

Other

  • International Seminar on Technology for Sustainability 2018　※選考あり
  • NIMS Internship, 受入先：DPFC 材料データ解析グループ　※選考あり
  • NTT R&Dメディアインテリジェンス研究所 インターンシップ ※給与あり
  • UECニュースリリース： 視覚認知に基づいた統計量による磁区パターンから物理の解析
  • JST次世代研究者挑戦的研究プログラム　※選考あり

Career

Educational Background

  • 2023年3月　電気通信大学大学院 情報理工学研究科 情報学専攻 博士後期課程 修了
  • 2022年4月　電気通信大学大学院 情報理工学研究科 情報学専攻 博士後期課程 入学
  • 2022年3月　電気通信大学大学院 情報理工学研究科 情報学専攻 博士前期課程 修了
  • 2020年4月　電気通信大学大学院 情報理工学研究科 情報学専攻 博士前期課程 入学
  • 2020年3月　米子工業高等専門学校専攻科 生産システム専攻 修了
  • 2018年4月　米子工業高等専門学校専攻科 生産システム専攻 入学
  • 2018年3月　米子工業高等専門学校 電気情報工学科 卒業
  • 2013年4月　米子工業高等専門学校 電気情報工学科 入学

Work Background

  • 2023年4月 - 現在　国立研究開発法人物質・材料研究機構　材料データプラットフォーム
  • 2022年4月 - 2023年3月　JST次世代研究者挑戦的研究プログラム研究員
  • 2021年4月 - 2023年3月　株式会社オープンストリーム 技術創発推進室

Things I Can Do

Machine Learning

  • 勾配法や進化計算による最適解探索の独自実装
  • ベイズ推定に向けた温度交換モンテカルロ法の実装
  • 深層学習による画像処理（CNN, Style Transfer, GANなど）
  • 材料画像におけるパターン構造解析の独自開発
  • スパースモデリングを活用したスペクトル解析
  • ガウス過程回帰を用いた実験計画法の活用
  • IoTセンサの時系列信号における異常検知手法の開発

System Development

  • distrolessイメージを用いた環境構築
  • Kubernetesを用いた機械学習モデルのデプロイ
  • 並列処理（同期・非同期）プログラムの実装
  • RDB(SQL)とCassandra(NoSQL)の設計
  • UMLを用いたステートマシンの設計
  • GSLを用いた最適化アルゴリズムの実装

Material Science

  • 走査型電子顕微鏡(SEM)や量子ビーム計測などの利用経験
  • 物理シミュレータ（イジングモデル＋拡散方程式）を用いたデータ分析
  • 光電子分光法におけるイオンビームエッチングを用いた計測
  • 電子分光シミュレータ・X線回折シミュレータによる分析

Work Experience

光電子分光スペクトルにおける自動解析手法の開発

X線光電子分光(XPS)スペクトルの生成過程をモデリングし，電子状態に由来したピーク構造を逆推定する手法を開発した． これは，熟練した研究者が手動で行う解析手順を数理最適化問題に置き換え，解析手法を実現した． さらに，この手法はスパースモデリング技術を利用することにより，化合物種の自動同定も同時に行うことができる． これにより，化合物種と紐づけられたピーク構造を介した電子状態の自動的な直接推定が可能となり，解析のばらつきを70%軽減させることに成功した． 開発した手法は，物質材料研究機構で運用する予定である（現在，試験運用中）．この手法は，C++を用いて実装した [Murakami+ 2022, Murakami+ 2021, Murakami+ 2020, Murakami+ 2019]．

研究期間：2017年4月〜現在進行中

視覚認知に基づく画像統計量を用いた磁区形成パラメータの逆推定

本研究は，計測した磁区のダイナミクスパターンと類似したシミュレーション結果が得られる磁区形成パラメータを逆推定する手法の開発を目的とした． 提案手法では，効率的なパラメータ探索を行うために，ガウス過程回帰に基づく実験計画法を採用した． また，磁区の時間発展パターンの類似度として，パターン構造を記述する画像統計量に注目した． 特に本手法は，パターンのダイナミクスの類似度に着目している．本研究では，複数の磁区形成パラメータを同時かつ高精度に逆推定できることを示した． 特に，提案手法は従来手法と比べて計算コストを90%軽減させることに成功した[Murakami+ 2022, Murakami+ 2021]．

研究期間：2020年4月〜2022年2月

ラウンドロビンテストの計測スペクトルデータにおける定量分析

SASJ-XPS WGは，X線光電子分光（XPS）において推奨すべき参照スペクトルと実験レシピを求めるために，ラウンドロビン・テスト(RRT)を実施した． しかしながら，参照スペクトルの定義が不明確という問題があった． そこで我々は，複数のスペクトルデータから共通ピーク構造を抽出する手法をXPSのRRTデータに適用した． その結果，RRTデータから共通ピーク構造を推定することに成功した．このピーク構造は，参照スペクトルの新たな定義の1つである． さらに，RRTデータの共通ピークからの偏差と実験レシピやXPS装置との相関関係が確認された． この結果は，推奨すべき実験レシピやXPS装置を議論する重要な指針である． これらの枠組みは，XPSスペクトルの標準化やデータベースを拡充するために不可欠である．

研究期間：2022年1月〜2023年3月

その他の研究課題
  • X線回折スペクトルにおける自動解析手法の開発
    NIMSとの共同研究，研究期間：2021年4月〜現在進行中
  • 光電子分光スペクトルのクラスター分析
    NIMSとの共同研究，研究期間：2021年4月〜2022年4月
  • 銀河の観測画像とシミュレーション画像における機械学習の適用
    国立天文台との共同研究，研究期間：2022年4月〜2023年3月

非線形時系列予測による異常検知システム開発

IoTセンサデータにおける異常検知システム開発の主担当者として従事した． このシステムでは，高速機械学習を用いた非線形時系列予測に基づき異常検知を行なっている． コア技術として，解析的に高速学習できるパターン予測手法を活用しているため，エッジコンピューティングと高い親和性を持つ． 担当業務として，私は論文調査・解析手法の確立からソフトウェアを運用環境への配置する部分まで業務を行なった． この業務経験により，以下の知見や経験を得ることできた．
 ・時系列データ解析や異常検知の知見・独自実装
 ・Distrolessイメージを用いた環境構築
 ・Kubernetesを用いた機械学習モデルのデプロイ
 ・Cassandra(NoSQL)データベースを利用したシステム開発
 ・マルチプロセスプログラム(同期・非同期)の実装
 ・UMLを用いたステートマシンの設計

研究期間：2021年4月〜2023年3月

敵対的生成学習を用いた深層学習モデルの分散表現可視化

画像認識や画像生成などで著しい発展を遂げている深層学習のホワイトボックス化を目的とした． 先行研究として，画像再構成の学習に敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いた手法が提案されている． 本研究では，先行研究の手法にStyle-Transferの知見を導入し， 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴抽出に関する特性と一貫するような再構成画像を得るようにアーキテクチャの改良を行った． この研究開発は，NTT研究所との共同研究である．この研究成果は，第48回画像電子学会年次会において受賞された． また，この研究内容を含む特許を申請中である．この業務経験により，以下の知見や経験を得ることできた．
 ・PyTorchを用いたCNNの実装
 ・オートエンコーダの知見および実装
 ・Style Transfer，GANの知見および実装

研究期間：2020年6月〜2020年12月

アパレルECサイトにおけるクローリングシステムの開発

クラウドソーシングサイトから業務委託の形式で依頼を受け，クローリングシステムの開発業務に従事した． このシステムは，アパレルECサイトの商品在庫や価格などを監視し，データベースへの蓄積を行う．実装には，以下のツールを活用した．
 ・開発言語   ：Python
 ・スクレイピング：Selenium, BeautifulSoup
 ・データベース ：SQL(RDBMS)
 ・定期実行   ：Cron
 ・環境構築   ：Docker

開発したシステムは，対象サイトの利用規約およびrobots.txtを遵守している．

ニューラルネットワークを用いたAI-OCRシステムの開発

webシステム開発会社から業務委託契約で依頼を受け， 機械学習を取り入れた光学文字認識(AI-OCR)システムの開発を行った． AI-OCRはニューラルネットワークを用いて実現した．

研究期間：2022年4月〜2020年6月