著書

吉田亮『物性研究におけるデータ科学活用の現状と展望』, 月刊機能材料, 36(9), pp.23-29, 2016
一般社団法人電気学会編(分担執筆) 『電気工学ハンドブック(第7版)』, オーム社, 2013
樋口知之, 上野玄太, 中野慎也, 中村和幸, 吉田亮『データ同化入門: 次世代のシミュレーション技術』, 朝倉書店, 2011
吉田亮『OR事典WiKi: 状態空間モデル』, オペレーションズリサーチ: 経営の科学 55(7), 社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2010
宮野悟, 江口至洋, 金久實, 高木利久, 中井謙太編(分担執筆) 『バイオインフォマティクス事典』, 共立出版, 2006

プレス発表など

文教速報 2024年6月5日「統数研が産学連携シンポジウムを開催」
読売新聞夕刊 2024年4月11日「不思議な形『準結晶』って何？」
NIKKEI Robotics April No.105 2024年3月10日「統数研が誤差最小の転移学習手法対象は元モデル固定の会期問題」
Asia Research News　2024年2月28日 “Tailor-made molecules” [WEB]
Science Japan 2023年11月22日 “Quasicrystals discovered using machine learning algorithm ‘for the first time in 40 years’ — Technology for predicting thermally stable chemical compositions developed by ISM” [WEB]
統計数理研究所プレスリリース 2023年11月17日「深層学習を活用した粉末X線回折パターンの識別により新たな準結晶を発見～多相混合物中の新規準結晶相の存在を検出可能に～」 [WEB]
客観日本 2023年11月8日　「日本统计数理研究所、东京理科大学和东京大学利用机器学习发现准晶体」 [WEB]
週刊科学新聞 2023年10月20日「機械学習アルゴリズムで準結晶発見」
日本経済新聞電子版 2023年10月10日「統計数理研究所、第3の固体『準結晶』 AIで判別」
EurekAlert! 2023年10月3日 “Machine learning tells us how to dissolve polymeric materials in organic solvents” [WEB]
統計数理研究所プレスリリース 2023年9月28日「機械学習アルゴリズムが発見した初めての準結晶」 [WEB]
化学工業日報　2023年8月30日　「ダイセル、ポリマー仮想生成のソフト開発」
日経クロステック 2023年8月30日「ダイセルらが高分子合成MIのオープンソース公開、22種類の反応モデル」 [WEB]
日経Tech Foresight　2023年8月30日「ダイセル、合成可能な高分子を計算で生成　開発効率化」 [WEB]
統計数理研究所プレスリリース 2023年8月29日「合成可能な高分子をコンピュータで生成する新技術を開発」 [WEB]
統計数理研究所プレスリリース 2023年7月13日「高分子相溶性を予測・理解するための量子化学計算・深層学習統合解析　オープンソースプラットフォームを開発」 [WEB]
Asia Research News 2023年5月23日 “Machine intelligence for designing molecules and reaction pathways” [WEB]
共同通信PR Wire 2023年5月23日「最先端材料科学研究：機械学習による分子設計と反応経路の同時発見」 [WEB]
EurekAlert! 2022年12月22日 “Automated simulation software creates a world map of polymer properties” [WEB]
日本経済新聞 2022年11月23日「高分子性能を自動計算　統計数理研、富岳でデータ集積」 [WEB]
日経BP 2022年6月30日「激化する材料開発競争を背景に本格化するデータ駆動型へのシフト」 [WEB]
東京大学大学院新領域創成科学研究科 2021年10月15日「マテリアルズインフォマティクスの発展に向けた実験データセットの構築」[YouTube]
EurekAlert! 2021年7月29日「Machine learning to predict new quasicrystals」[WEB]
日刊工業新聞 2021年 7月27日「統計数理研、AIで準結晶の化学組成特定　新物質の探索加速」 [WEB]
日本経済新聞 7月21日「統計数理研究所・東大・東京理科大、機械学習で準結晶を形成する化学組成を同定」 [WEB]
OPTRONICS ONLINE 2021年7月21日「理科大ら，機械学習で準結晶の化学組成を予測」 [WEB]
マイナビニュース 2021年7月21日「統数研など、準結晶の相形成を予測する法則を機械学習を用いて発見」 [WEB]
日本の研究.com 2021年7月21日「機械学習で準結晶を形成する化学組成を同定　準結晶の安定化メカニズムの解明に向けた第一歩」 [WEB]
統計数理研究所プレスリリース 2021年7月20日「機械学習で準結晶を形成する化学組成を同定　準結晶の安定化メカニズムの解明に向けた第一歩」 [WEB] DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202102507
TV放映: BSフジ「ガリレオX」2020年4月12日「材料開発を加速させる MI」
統計数理研究所プレスリリース 2020年10月1日「統計数理研究所とJSR、共同研究部門を設置」
日刊工業新聞 2020年10月5日「ＪＳＲと統数研、機能化学品分野で共同研究部門設置」
ゴム報知新聞 2020年10月2日「化学とデータ科学融合し開発効率高める：JSR、統計数理研究所と共同研究部門を設置」
日刊ケミカルニュース 2020年10月2日「JSR　統数研と共同研究部門を設置、新規材料開発を加速」
週刊ダイヤモンド第107巻41号 2019年10月26日 p.68「まだまだある！有望サイエンス＆ベンチャー」
統計数理研究所プレスリリース 2019年10月1日「物性予測タスク訓練済みモデルの包括的ライブラリXenonPy.MDLを公開～転移学習で材料インフォマティクスのスモールデータの壁を乗り越える～」
日経産業新聞 2019年7月5日 7面「少量データで材料開発」
化学工業日報 2019年6月27日朝刊3面「物材機構など少数データでMI 高分子熱伝導が大幅向上」
統計数理研究所プレスリリース 2019年6月26日「機械学習の「記憶」を活用し、高分子の熱伝導性の大幅な向上に成功～少ないデータでも高精度な予測が可能に　高分子での材料インフォマティクス加速に期待～」
日経xTECH 2019年6月19日「統計数理研究所と三菱ケミカル、共同研究部門の設置で合意」
日刊ケミカルニュース 2019年6月12日「三菱ケミカル　共同研究部門を10月設置で統計数理研究所と合意」
日本経済新聞 2019年6月10日「統計数理研究所と三菱ケミカル、共同研究部門「ISM-MCC フロンティア材料設計研究拠点」を設置」
統計数理研究所プレスリリース 2019年6月10日「統計数理研究所と三菱ケミカルの共同研究部門設置について」
日本経済新聞 2018年10月15日 9面「材料開発 AIで脱・職人技」
日本経済新聞 2018年10月13日「新材料開発、脱「経験と勘」　AIで自動化」
文教速報第8582号 2018年6月25日 18面「オープンハウスとの連携イベントで統数研がシンポ」
Yoshida, R., Discussion on the paper by Professor Wu. Annals of the institute of statistical mathematics. 70 (2): 275–278(2018) [ Springer ] DOI: https://doi.org/10.1007/s10463-017-0641-x
情報・システム研究機構「 Science Report 013 データサイエンスでここが変わる」
テクノロジストマガジン 2017年12月11日 pp.16-17「注目の大学研究室 vol.22データ科学の革新的アルゴリズムにより，未知の”新素材”を発見する．他の追随を許さない”ものづくり”革新を！」
文教ニュース 2017年11月20日 53面「統計数理研究所物材機構と研究協力協定」
日経産業新聞 2017年8月7日 9面「直談データ科学で新材料開発」
科学新聞 2017年7月7日 2面「統計数理研が新センター設立」
日刊工業新聞 2017年7月4日 23面「戦略目標にモノづくりデータ科学研究拠点設立」