Journals

[3] Yusei Ito, Naoya Chiba*, Tatsunori Taniai*, Ryo Igarashi, Yuta Suzuki, Kotaro Saito, Yoshitaka Ushiku, Kanta Ono, “Enabling Single-Observation Decomposition of Multi-phase X-ray Diffraction Patterns via Generative Deep Learning,” npj Computational Materials 12, 238 (2026).

[2] Yusei Ito, Yasuo Takeichi, Hideitsu Hino, Kanta Ono, “Optimal spectroscopic measurement design: Bayesian framework for rational data acquisition,” Machine Learning: Science and Technology 6, 025037 (2025).

[1] Yusei Ito, Yasuo Takeichi, Hideitsu Hino, Kanta Ono, “Rational partitioning of spectral feature space for effective clustering of massive spectral image data,” Scientific Reports 14, 22549 (2024).

International Conference Papers

[1] Yusei Ito*, Tatsunori Taniai*, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Kanta Ono, “Rethinking the role of frames for SE(3)-invariant crystal structure modeling,” The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Singapore, April (2025).

Preprints

[1] Yusei Ito, Yuta Suzuki, Tomoya Murata, Masaki Adachi, “LapidaryEngine: Fully Conversational Crystal Generation,” arXiv preprint arXiv:2606.14215 (2026).

International Conferences (Peer-reviewed)

[6] Yusei Ito, Yuki Nishihori, Kanta Ono, “A Prototype-Guided Solver for Crystal Structure Determination from Powder X-ray Diffraction,” NeurIPS 2026 Workshop on AI for Accelerated Materials Design, Sydney, Australia, December (2026).

[5] Klea Ziu, Ayala V. Cohen, Yusei Ito, Aidar Alimbayev, Leeor Kronik, Martin Takáč, “UMA-DOS: Transfer Learning from Pretrained Atomistic Models for Density of States Prediction,” NeurIPS 2026 Workshop on AI for Accelerated Materials Design, Sydney, Australia, December (2026).

[4] Deepak Kumar, Yusei Ito, Aidar Alimbayev, Klea Ziu, Martin Takáč, “LAMP-QDF: Local Attention Map for Potential in Quantum Deep Field,” NeurIPS 2026 Workshop on AI for Drug Discovery, Sydney, Australia, December (2026).

[3] Yusei Ito, Aidar Alimbayev*, Klea Ziu*, Deepak Kumar*, Kanta Ono, Martin Takáč, “Revisiting the Form of Attention with Positional Encoding for Molecular Structures,” ICML 2026 Workshop on AI for Physics, Seoul, South Korea, July (2026).

[2] Yuki Nishihori, Yusei Ito, Yuta Suzuki, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Kanta Ono, “Transformer as a Neural Knowledge Graph,” ICLR 2025 Workshop on AI for Accelerated Materials Design, Singapore, April (2025).

[1] Yusei Ito, Yasuo Takeichi, Hideitsu Hino, Kanta Ono, “Optimal Spectroscopic Measurement Design: Bayesian Framework for Rational Data Acquisition,” NeurIPS 2024 Workshop on AI for Accelerated Materials Design, Vancouver, Canada, December (2024).

International Conferences (Non-peer-reviewed)

[9] Yasuo Takeichi, Shuta Nakao, Yusei Ito, Yasuhiro Niwa, Masao Kimura, Kanta Ono, “Mineral phase distribution and reduction degradation behavior of iron ore sinters investigated by gigapixel imaging XAFS,” The 2nd International Symposium on Iron Ore Agglomerates (SynOre 2026), Toyama, Japan, October (2026).

[8] Yasuo Takeichi, Shuta Nakao, Yusei Ito, Yasuhiro Niwa, Masao Kimura, Kanta Ono, “Mineral phase identification in iron ore sinters exploiting intrinsic polarization dependence of X-ray absorption spectromicroscopy,” The 19th International Conference on X-ray Absorption Fine Structure (XAFS2026), Chiang Mai, Thailand, June (2026).

[7] Yusei Ito, Yuta Suzuki, Tomoya Murata, Masaki Adachi, “LapidaryEngine: Feedback-Guided Iterative Text-to-Crystal Structure Generation,” AI4X - Accelerate Conference 2026, Singapore, June (2026).

[6] Kai Kawasaki, Yusaku Nakajima, Yusei Ito, Yasuo Takeichi, Kanta Ono, “Single-Particle Chemical State and Kinetic Analysis of Mechanochemical Reactions Using Gigapixel X-ray Microscopy,” The International Chemical Congress of Pacific Basin Societies 2025 (Pacifichem 2025), Honolulu, Hawaii, December (2025).

[5] Yusei Ito, Yasuo Takeichi, Hideitsu Hino, Kanta Ono, “Gigapixel X-ray Spectromicroscopy Data Analysis by Clustering,” 16th International Conference on X-Ray Microscopy (XRM 2024), Lund, Sweden, August (2024). (oral presentation)

[4] Yusei Ito, Yasuo Takeichi, Hideitsu Hino, Kanta Ono, “Optimal Spectromicroscopic Experimental Design for Massive Data Acquisition,” 16th International Conference on X-Ray Microscopy (XRM 2024), Lund, Sweden, August (2024).

[3] Yasuo Takeichi, Yusei Ito, Yasuhiro Niwa, Masuo Kimura, Kanta Ono, “Development and conventional analysis of gigapixel imaging XAFS,” 16th International Conference on X-Ray Microscopy (XRM 2024), Lund, Sweden, August (2024).

[2] Yusei Ito, Yasuo Takeichi, Hideitsu Hino, Reiko Murao, Kanta, Ono, “Gigapixel X-ray micro-spectroscopy data analysis by using machine learning,” Twenty-Sixth Congress and General Assembly of the International Union of Crystallography (IUCr 2023), Melbourne, Australia, August (2023).

[1] Yasuo Takeichi, Yusei Ito, Yasuhiro Niwa, Reiko Murao, Masao Kimura, Kanta Ono, “Development of gigapixel imaging XAFS,” Twenty-Sixth Congress and General Assembly of the International Union of Crystallography (IUCr 2023), Melbourne, Australia, August (2023).

Domestic Conferences

[25] 伊藤優成, Aidar Alimbayev*, Klea Ziu*, Deepak Kumar*, 小野寛太, Martin Takáč, “分子構造に対する位置エンコーディングを用いたAttention機構の再検討,” 第29回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2026), 埼玉, November (2026).

[24] 伊藤優成, 西堀 結貴, 小野寛太, “結晶構造プロトタイプを活用した粉末 X 線回折の相同定手法の開発,” 第87回応用物理学会秋季学術講演会, 北海道, September (2026).

[23] 髙垣典寿, 伊藤優成, 尾崎嘉彦, 鈴木雄太, 鈴木謙介, 小野寛太, “事前分布の導入を通じたリートベルト解析の効率化,” 2026年度 人工知能学会全国大会（第40回), 群馬, June (2026).

[22] 中尾柊太, 武市泰男, 小川春花, 水口将輝, 伊藤優成, 小野寛太, “可視光変換による軟X線撮像の試み,” 第73回応用物理学会春季学術講演会, 東京, March (2026).

[21] 伊藤優成, 鈴木雄太, 足立真輝, “自然言語指示に基づく結晶構造生成フレームワークの開発,” 第3回AIロボット駆動科学シンポジウム, 東京, December (2025).

[20] 伊藤優成, 鈴木雄太, 足立真輝, “自然言語指示に基づく結晶構造生成フレームワークの開発,” 第28回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2025), 沖縄, November (2025).

[19] 西堀結貴, 伊藤優成, 鈴木雄太, 五十嵐亮, 牛久祥孝, 小野寛太, “Transformer as a Neural Knowledge Graph,” 阪大x奈良先端大 応用物理学会学生チャプター合同研究発表会, 大阪, September (2025).

[18] 中尾柊太, 武市泰男, 伊藤優成, 小野寛太, “超多画素イメージングXAFSによる焼結鉱のFe化学状態の評価,” 第190回日本鉄鋼協会秋季講演大会, 北海道, September (2025).

[17] 武市泰男, 伊藤優成, 丹羽尉博, 木村正雄, “イメージングXAFSデータ解析のためのImageJプラグイン,” 第38回放射光学会年会 放射光科学合同シンポジウム, 茨城, January (2025).

[16] 伊藤優成, 谷合竜典, 五十嵐亮, 牛久祥孝, 小野寛太, “SE(3)不変な結晶構造モデリングにおけるフレームの役割の再考,” 第27回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2024), 埼玉, November (2024).

[15] 中尾柊太, 武市泰男, 伊藤優成, 小野寛太, “X線顕微鏡の分解能向上に向けた非点収差軽減のための定量的アラインメント調整手法,” 2024年度大阪大学JSAP学生チャプター講演会, 大阪, September (2024).

[14] 西堀結貴, 伊藤優成, 武市泰男, 小野寛太, “結晶構造の複雑性による結晶系の分類,” 2024年度大阪大学JSAP学生チャプター講演会, 大阪, September (2024).

[13] 西堀結貴, 伊藤優成, 武市泰男, 小野寛太, “結晶構造の複雑性による結晶系の分類,” 第85回応用物理学会秋季学術講演会, 新潟, September (2024).

[12] 伊藤優成, 武市泰男, 日野英逸, 小野寛太, “X線吸収分光顕微鏡計測の最適実験計画,” 第27回XAFS討論会, 東京, September (2024).

[11] 武市泰男, 伊藤優成, 丹羽尉博, 木村正雄, 小野寛太, “焼結鉱中のFe化学状態を理解するためのイメージングXAFSスペクトルの解釈,” 第27回XAFS討論会, 東京, September (2024).

[10] 伊藤優成, 武市泰男, 日野英逸, 小野寛太, “X線吸収分光顕微鏡計測に対する計測最適化,” 第71回応用物理学会春季学術講演会, 東京, March (2024).

[9] 伊藤優成, 武市泰男, 日野英逸, 小野寛太, “XAFSスペクトルの不確実性の定量化と計測最適化,” 第37回放射光学会年会 放射光科学合同シンポジウム, 兵庫, January (2024).

[8] 伊藤優成, 武市泰男, 小野寛太, “大規模X線吸収スペクトルのデータ解析手法の研究,” 2023年度大阪大学JSAP学生チャプター講演会, 大阪, September (2023).

[7] 伊藤優成, 武市泰男, 日野英逸, 小野寛太, “X線吸収分光スペクトルの不確実性の定量化と計測最適化への応用,” 第84回応用物理学会秋季学術講演会, 熊本, September (2023).

[6] 伊藤優成, 武市泰男, 小野寛太, “大規模X線吸収スペクトルのデータ解析手法の研究,” 第26回XAFS討論会, 滋賀, September (2023).

[5] 武市泰男, 伊藤優成, 丹羽尉博, 木村正雄, 小野寛太, “ギガピクセルイメージングXAFSによる焼結鉱の還元状態の評価,” 第26回XAFS討論会, 滋賀, September (2023).

[4] 伊藤優成, 武市泰男, 日野英逸, 小野寛太, “機械学習を用いたギガピクセルイメージングXAFSデータの解析,” 第70回応用物理学会春季学術講演会, 東京, March (2023).

[3] 武市泰男, 伊藤優成, 丹羽尉博, 木村正雄, 小野寛太, “ギガピクセルイメージングXAFSの開発と解析,” 2022年度量子ビームサイエンスフェスタ, 茨城, March (2023).

[2] 伊藤優成, 武市泰男, 日野英逸, 小野寛太, “超大規模X線吸収スペクトルのデータ解析手法の研究,” 第36回放射光学会年会 放射光科学合同シンポジウム, 滋賀, January (2023).

[1] 武市泰男, 伊藤優成, 丹羽尉博, 木村正雄, 小野寛太, “ギガピクセルイメージングXAFSの開発,” 第36回放射光学会年会 放射光科学合同シンポジウム, 滋賀, January (2023).