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分子設計や材料設計において、これまでの実験データを活用して、よりよい高機能性材料を達成するための化学構造や実験条件 (実験レシピ) を設計することを考えます。このウェブサイトにいろいろと書いてあるように、たとえば化合物のもつ物性や活性 Y ...

ブログや twitter で予告した通り、第一回 金子助成金の募集を開始いたします。ちなみに、こちらの動画 のお金の一部は、実験系の研究者への助成金 になります。１人あたり 100 万円で３人の予定ですが、増える可能性や、追加募集をする可能...

今年も就活と大学院進学に関する座談会をやりました。ただ今回は状況が状況なので、Skype でつないだオンラインでの座談会です。ちなみに昨年度の様子はこちらをご覧ください。学生たちに質問したのは以下の内容です。 どうして就活したか？ どうして...

もし金子研究室で人を雇うとしたら、どのような観点で人を選ぶか、のお話をします。就活でどのような人が求められるかの参考にしていただけたらと思います。もちろん、100 の企業があれば 100 以上の考え方がありますので、その中の一つくらいにお考...

回帰分析やクラス分類によって構築された、目的変数 Y と説明変数 X との間のモデル Y = f(X) についてです。モデルについて議論するとき、モデルはデータの外挿は予測できない、内挿しか予測できない、とか、その予測結果は内挿なの？外挿な...

これまで、いろいろな企業やセミナーにおいて、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスの講義や、Python のハンズオンセミナーを行って参りまして、そのような経験・実績をふまえて、以下の動画を作成い...

データ化学工学研究室 (金子研) の方針として、学生の成長を一番に考えています。配属になる学生に最初に伝えていることは、金子研で目指していることは、学生が研究成果をあげること、ではなく、学生が研究成果をあげ続ける力をつけることということです...

いろいろと共同研究やコンサルティングをしていますとやはり多いのは、モデルの逆解析です。新たな分子を設計したり、新たな材料を作るための実験レシピやプロセスを設計したり、装置を設計したりといった話です。モデルの逆解析をするためには、もちろんモデ...

大学ごとに学生を区別するのが妥当かどうかはさておき、少なくとも世間からは “東京大学の学生” とか ”明治大学の学生” という目で見られますので (たとえば就活とか)、その違いについて話したいと思います。東京大学の学生を “東大生”、明治大...

ベイズ最適化において、複数の実験候補を選択するお話です。ベイズ最適化についてはこちらをご覧ください。ベイズ最適化では、以下の 1. – 4. を繰り返すことで、物性や活性などの目的変数 Y が向上したり目標値を達成したりできる、実験条件など...