崎下雄稀 - 自己紹介

概要

日本語 English

氏名: 崎下雄稀（Sakishita Yuki）
所属: 株式会社マイクロアド機械学習エンジニア
・国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）エンジニア職
研究分野: 物性物理学，情報統計力学
メールアドレス: ($\lambda A.$ y-sakishita $A$ alumni.u-tokyo.ac.jp) $@$; ※ 転送専用アドレスのためgmailからご返信します

統計学，統計力学，計算機科学，マテリアルズ・インフォマティクスに興味があります．

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  C# で数個の要素をベクトル的演算したときの比較
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Pick UP

[New!] Y. Sakishita, F. Nabeshima, A. Maeda, and K. Hukushima, “Bayesian Estimation of Thin-film X-ray Laue Oscillation Using Markov Chain Monte Carlo Method”, J. Phys. Soc. Jpn, 94, 014001 (2025) 10.7566/JPSJ.94.014001.

学歴

2014-03: 愛知県立岡崎高等学校卒業
2019-03: 東京大学教養学部統合自然科学科物質基礎科学専攻・数理自然科学副専攻
卒業：学士（教養）
2021-03: 東京大学総合文化研究科広域科学専攻相関基礎科学系
修士課程修了：修士（学術）
2024-03: 東京大学総合文化研究科広域科学専攻相関基礎科学系
博士課程修了：博士（学術）

職歴

2021-08/2022-03: 卓越リサーチ・アシスタント（東京大学総合文化研究科）
2021-10/2024-03: JST次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）東京大学「グリーントランスフォーメーション（ＧＸ）を先導する高度人材育成（SPRING GX）」プロジェクト生
2022-04/2022-09: ティーチングアシスタント（東京大学工学系研究科）
2022-10/2024-03: 卓越リサーチ・アシスタント（東京大学工学系研究科）
2022-12/2023-03: 卓越リサーチ・アシスタント（東京大学総合文化研究科）
他アルバイト
2024-04/現在: 株式会社マイクロアド機械学習エンジニア
2024-06/現在: 国立研究開発法人物質・材料研究機構（NIMS）エンジニア職

資格

2016-08: 準中型自動車免許（5t・AT限定）
2022-03: 東京大学大学院情報工学系研究科領域知識創生研究プログラム「データサイエンス基礎課程」修了
2022-03: 東京大学大学院情報工学系研究科領域知識創生研究プログラム「データサイエンス応用課程」修了
2024-03: 東京大学大学院情報工学系研究科領域知識創生研究プログラム「データサイエンス実践課程」修了
※参考：東京大学データサイエンスティスト養成講座 - 概要と修了証
~~アルゴリズム実技検定中級~~（2022-06-06 で失効）
AtCoder Algorithm Rating最高値 1402（3級）
※参考：AtCoder（競技プログラミング）の色・ランクと実力評価、問題例（AtCoder株式会社社長による解説）

獲得資金

2021-10/2024-03:「グリーントランスフォーメーション(GX)を先導する高度人材育成」(SPRING GX) プロジェクト

出版論文

N. Shikama, Y. Sakishita, F. Nabeshima, Y. Katayama, K. Ueno, and A. Maeda, “Enhancement of superconducting transition temperature in electrochemically etched FeSe/LaAlO3 films”, Appl. Phys. Express, 13, 083006, (2020) 10.35848/1882-0786/aba649.
N. Shikama, Y. Sakishita, F. Nabeshima, and A. Maeda, “Chemical pressure effect of the electron-doped FeSe films with an electric double-layer-transistor structure”, J. Phys. Conf. Ser., 1590, 012012, (2020) 10.1088/1742-6596/1590/1/012012.
T. Konno, H. Kurokawa, F. Nabeshima, Y. Sakishita, R. Ogawa, I. Hosako, and A. Maeda, “Deep learning model for finding new superconductors”, Phys. Rev. B, 103, 014509, (2021) 10.1103/physrevb.103.014509.
K. Nakayama, R. Tsubono, G. N. Phan, F. Nabeshima, N. Shikama, T. Ishikawa, Y. Sakishita, S. Ideta, K. Tanaka, A. Maeda, T. Takahashi, and T. Sato, “Orbital mixing at the onset of high-temperature superconductivity in FeSe1−xTex /CaF2”, Phys. Rev. Research, 3, L012007, (2021) 10.1103/physrevresearch.3.l012007.
F. Nabeshima, Y. Kawai, N. Shikama, Y. Sakishita, A. Suter, T. Prokscha, S. E. Park, S. Komiya, A. Ichinose, T. Adachi, and A. Maeda, “Sulfur-induced magnetism in FeSe1−xSx thin films on LaAlO3 revealed by muon spin rotation/relaxation”, Phys. Rev. B, 103, 184504 (2021) 10.1103/physrevb.103.184504.
K. Isoyama, N. Yoshikawa, K. Katsumi, J. Wong, N. Shikama, Y. Sakishita, F. Nabeshima, A. Maeda, and R. Shimano, “Light-induced enhancement of superconductivity in iron-based superconductor FeSe0.5Te0.5”, Commum. Phys., 4, 160 (2021) 10.1038/s42005-021-00663-8.
H. Kurokawa, S. Nakamura, J. Zhao, N. Shikama, Y. Sakishita, Y. Sun, F. Nabeshima, Y. Imai, H. Kitano, A. Maeda, “Complex conductivity of FeSe1–xTex (x=0－0.5) films”, J. Phys.–Conf. Ser., 1975, 012009-012009 (2021) 10.1088/1742-6596/1975/1/012009.
H. Kurokawa, S. Nakamura, J. Zhao, N. Shikama, Y. Sakishita, Y. Sun, F. Nabeshima, Y. Imai, H. Kitano, and A. Maeda, “Relationships between Superconductivity and Nematicity in FeSe1−xTex (x=0－0.5) Films Studied by Complex Conductivity Measurements”, Phys. Rev. B, 104, 014505 (2021) 10.1103/physrevb.104.014505.
N. Shikama, Y. Sakishita, F. Nabeshima, and A. Maeda, “Positive and negative chemical pressure effects investigated in electron-doped FeSe films with an electric-double-layer structure”, Phys. Rev. B, 104, 094512 (2021) 10.1103/physrevb.104.094512.
Y. Sakishita, F. Nabeshima, A. Maeda, and K. Hukushima, “Bayesian Estimation of Thin-film X-ray Laue Oscillation Using Markov Chain Monte Carlo Method”, J. Phys. Soc. Jpn, 94, 014001 (2025) 10.7566/JPSJ.94.014001.

学会発表

2020-03: 崎下雄稀，紺野友彦，黒川穂高，鍋島冬樹，小川亮，寳迫巌，前田京剛，「超伝導転移温度の予測における機械学習手法の比較」18pPSA-24 日本物理学会第75回年次大会（2020年）（ポスター ※ 新型コロナウイルス感染症への対策のため講演概要原稿の掲示のみ）
2021-09: 崎下雄稀，鍋島冬樹，前田京剛，福島孝治，「マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた薄膜X線ラウエ振動のベイズ推定による解析」22aL4-6 日本物理学会 2021年秋季大会（口頭発表）
2022-03: 崎下雄稀，鍋島冬樹，前田京剛，福島孝治，「薄膜X線ラウエ振動の膜厚混合分布モデルによるベイズ推定」15pB14-11 日本物理学会第77回年次大会（2022年）（口頭発表）
2022-09: 崎下雄稀，鍋島冬樹，前田京剛，福島孝治，「薄膜X線回折とX線反射率を組み合わせた膜厚のベイズ推定」12pH112-5 日本物理学会 2022年秋季大会（口頭発表）
2023-03: 崎下雄稀，鍋島冬樹，前田京剛，福島孝治，「薄膜X線回折とX線反射率を組み合わせたベイズ解析」18a-A401-6 第70回応用物理学会春季学術講演会（口頭発表）
2023-09: 崎下雄稀，徐一斌，福島孝治，「高イオン伝導性材料探索のためのベイズ最適化フレームワーク」19p-C601-12 第84回応用物理学会秋季学術講演会（口頭発表）

その他発表

2023-07-07: 第二回 DSSシンポジウム（東京大学情報理工学系研究科データサイエンティスト養成講座シンポジウム）「ベイズ推定とレプリカ交換法によるロバストな実験データ解析」ポスター発表
2023-07-12: SPRING GXが提供するランチョンセミナー - 統合自然科学科駒場サイエンス倶楽部大学院生シリーズ第5回「統計力学の手法による実験データ解析のロバスト化」口頭発表
2023-10-25/27: Y. Sakishita, Y. Xu, K. Hukushima,”Bayesian optimization for efficient discovery of high ionic conductivity materials” P30, The 7th Asian Materials Data Symposium(AMDS 2023) ポスター発表
高校時代の活動:
- 岡崎高校スーパーサイエンス部で活動
  - 2012-03-24: 2012年度日本物理学会第8回Jr.セッション 24pJPS-16 「自作造波機を用いた文字造波へのアプローチ～造波機本体の検証～」ポスター共著
- 愛知県立時習館高等学校におけるコアＳＳＨ（海外の理数教育重点校との連携）事業（平成24年度）に参加
  - 2012-12-26: 「科学三昧inあいち2012」（ＳＳＨ合同研究発表会）ポスター発表
  - 2013-03-08: 訪英研修・Science Conference 2013 “Approach to generate wave with the shape of a letter by using homebrew wave generator” ポスター発表

課外活動

サークル活動：