移動を多変量で考える～移動時間を有意義に使おう！～
研究室の学生によく、移動は多変量で考えた方がいいよね、という話をします。 例えば、小田急線で生田駅から新宿駅に行くとき、生田駅で各停に乗って登戸駅で一度降りて、快速急行に乗り換えてから新宿駅にいくのが一番早いです。ただ急行は結構混むので、基...
特徴量(変数)が多いときもベイズ最適化でOK？分子記述子のときも？
分子設計・材料設計・プロセス設計において、ベイズ最適化により分子の化学構造や、材料の合成条件・製造条件や、プロセス条件などを最適化します。 ガウス過程回帰により、分子記述子・合成条件・製造条件・プロセス条件などの特徴量 x と分子や材料の物...
相談しやすい人と相談すべき人、どちらに相談する？
日常生活のことや、仕事・研究・勉強のことや、将来のことなど、自分一人ではよくわからないことを、他の人に質問したり相談したりすることがあると思います。このとき、自分の周りの身近な人、例えば同じグループや同じ研究室の同期・先輩・後輩、上司や指導...
化学構造・分子構造を対象にしたデータ解析・機械学習をするときの二次元構造や三次元構造の考え方
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ックスの中で、化学構造・分子構造を対象にしてデータ解析や機械学習を実施することもあります。化合物の化学構造から分子記述子を計算したり、記述子 x と物性・活性・特...
予測誤差は全部ノイズ！～ノイズを0にする方向で考えよう！～
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子や合成条件・製造条件・プロセス条件などの説明変数 x と物性・活性・特性などの目的変数 y の間で数理モデル y = f(x) を構築し、構築されたモデルを用いて x の値か...
二つの POL 講演会(ベイズ最適化・Datachemical LAB)を終えて
このたび、2021 年 12 月 21 日と 2022 年 5 月 13 日に、それぞれ POL 様が主催された講演会にて、お話させていただきました。 ① 2021 年 12 月 21 日 ベイズ最適化を駆使した研究・開発～モデル設計と実践...
転移学習の方法の選び方
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子記述子や合成条件・製造条件・プロセス条件などの特徴量 x と物性・活性・特性などの目的変数 y の間で、データセットを用いて機械学習により数理モデル y = f(x) を構築したり、構築されたモ...
共同作業はキャッチボール～早めにボールを投げよう！～
研究したり、論文を書いたり、研究室での多くの活動は共同作業で進められます。各自の役割や分担を決めて、役割や分担に基づいてそれぞれ作業をします。時には進捗状況を共有したり、これまでの反省や今後の方針について話し合ったりします。例えば研究をする...
一つのことを没頭する人、バランスをとる人
一つのことをやると決めたら、寝る時間以外はそれに没頭する人もいれば、そのことだけでなく趣味などの他の時間とバランスをとってやる人もいます。多くの人は、それらの間のグラデーションの中にいらっしゃると思います。また人生の中でも、グラデーションの...
アルバイトのメリット・デメリット、時間やストックも考えよう！
主に学生に向けたお話です。勉強や研究だけでなく、一緒にアルバイトをしている学生もいらっしゃると思います。家庭教師、塾講師、コンビニの店員、飲食店のホール、パン屋さんなど、いろいろアルバイトがあります。ここではアルバイトのメリットとデメリット...