データ化学工学研究室物語 第Ⅱ部 第６章 同じ色の近傍
データ化学工学研究室物語第Ⅱ部 高精度モデルの落とし穴学部四年生から修士課程へ。実際の研究で調べ、試し、考え、自分の問いを育てていく。第6章 同じ色の近傍五月の半ば、遥は、前の週と同じ散布図に色を付けていた。予測し直したわけではない。44 ...
ケモインフォマティクス
オートエンコーダを特徴量設計に活用しよう！～目的変数のないデータの活用から直接的逆解析まで～
回帰分析やクラス分類を行うとき、どのようなモデルを使用するかだけでなく、どのような特徴量をモデルに入力するかも重要です。分子・材料の物性や活性を予測する場合も、製造プロセスの品質を予測する場合も、目的変数に関連する情報を、モデルが扱いやすい...
データ化学工学研究室物語 第Ⅱ部 第５章 増えた列、減った行
データ化学工学研究室物語第Ⅱ部 高精度モデルの落とし穴学部四年生から修士課程へ。実際の研究で調べ、試し、考え、自分の問いを育てていく。第5章 増えた列、減った行連休が明けるころ、遥の机には、二枚だった工程の図が何枚も重なっていた。膜Aと膜B...
機械学習が提案した4条件すべてで光触媒の酸素発生活性が初期最高値を上回ることを確認しました！！[岩瀬研＆金子研の共同研究論文]
岩瀬研と金子研における共同研究の成果の論文が Industrial & Engineering Chemistry Research に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはData-Guided Exploration of BiV...
データ化学工学研究室物語 第Ⅱ部 第４章 同じ温度、違う工程
データ化学工学研究室物語第Ⅱ部 高精度モデルの落とし穴学部四年生から修士課程へ。実際の研究で調べ、試し、考え、自分の問いを育てていく。第4章 同じ温度、違う工程ノートに引いた二本の線は、次の朝も、ほとんど空白だった。この膜は、どのように作ら...
生物学的知識と機械学習を組み合わせ、わずか6種類のmicroRNAでCAR-T細胞の「疲弊」を高精度に見分ける手法を開発しました！[東京大学太田研&金子研の共同研究論文]
東京大学太田研と金子研における共同研究の成果の論文が Biochemical and Biophysical Research Communications に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはComprehensive micr...
データ化学工学研究室物語 第Ⅱ部 第３章 精度が下がった日
データ化学工学研究室物語第Ⅱ部 高精度モデルの落とし穴学部四年生から修士課程へ。実際の研究で調べ、試し、考え、自分の問いを育てていく。第3章 精度が下がった日四月も半ばを過ぎると、窓際の自分の席から見える景色にも、少し慣れてきた。机の上には...
収率の「順位」を学び、少ないデータで高収率の反応条件を素早く探せることを示しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Journal of Chemical Information and Modeling に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはRanking-Based Surrogate Modeling for Ba...
データ化学工学研究室物語 第Ⅱ部 第２章 数字が生まれた場所へ
データ化学工学研究室物語第Ⅱ部 高精度モデルの落とし穴学部四年生から修士課程へ。実際の研究で調べ、試し、考え、自分の問いを育てていく。第2章 数字が生まれた場所へ翌朝、遥が最初に開いたのは、Notebook ではなく、昨日の二行の出典になっ...
元素や酸化物の物理化学的性質を記述子とするゼロショット学習を用いることで、学習データに存在しない未知の元素を含む触媒の性能を予測することに成功しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が ChemistrySelect に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDescriptor-Based Zero-Shot Learning for Predicting Catalytic Constit...