ナノ機能予測研究分野ではナノスケールでの物質機能を理解し、より良い性質を引き出す方法を発見するための、コンピュータシミュレーションや物性理論を活用した研究を行っています。また、機械学習を始めとするデータ科学を応用した新規シミュレーション開発も行っています。 最近の研究テーマでは、トポロジカルデータ解析を応用したアモルファス物性の研究、機械学習ポテンシャルによる高効率シミュレーション手法の開発、スピントロニクスの理論研究があげられます。国内外の理論・実験グループとの共同研究も積極的にすすめています。大学院への進学、共同研究など研究内容に興味を持たれた方はどうぞ気軽にコンタクトを取ってください。
| 2022年9月 ~ 現在 | 大阪大学, 産業科学研究所 附属産業科学ナノテクノロジーセンター, 教授 |
| 2019年4月 ~ 2022年9月 | 分子科学研究所, 准教授 |
| 2022年9月 ~ 2023年3月 | 分子科学研究所, 教授（兼任） |
| 2015年10月 ~ 2019年3月 | 東京大学大学院, 工学系研究科マテリアル工学専攻, 講師 |
| 2013年12月 ~ 2015年9月 | 東京大学大学院, 工学系研究科マテリアル工学専攻, 助教 |
| 2011年4月 ~ 2013年12月 | 独立行政法人理化学研究所, 研究員 |
| 2010年4月 ~ 2011年3月 | 大阪大学大学院 工学研究科, 日本学術振興会 特別研究員 |
トポロジカルデータ解析の物質科学への応用
Persistent homology-based descriptor for machine-learning potential of amorphous structures
E. Minamitani, I. Obayashi, K. Shimizu, S. Watanabe, J. Chem. Phys. 159, 084101 2023年８月
Topological descriptor of thermal conductivity in amorphous Si
Emi Minamitani, Takuma Shiga, Makoto Kashiwagi, Ippei Obayashi, J. Chem. Phys. 156, 244502, 2022年６月
Ab initio analysis for the initial process of Joule heating in semiconductors
Emi Minamitani, Phys. Rev. B, Phys. Rev. B 104, 085202、2021年
表面での特異な量子多体状態
Spin-orbital Yu-Shiba-Rusinov states in single Kondo molecular magnet, Hui-Nan Xia, Emi Minamitani, Rok Žitko, Zhen-Yu Liu, Xin Liao, Min Cai, Zi-Heng Ling, Wen-Hao Zhang, Svetlana Klyatskaya, Mario Ruben, Ying-Shuang Fu, Nat. Commun. 13, 6388, 2022年
