二乗項・交差項、センタリングで意味の代わりに新たな情報を獲得
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・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
ケモインフォマティクス
２０２４年度の卒業研究発表会
2025年1月31日(金)に、卒業研究発表会があり、４年生７名が研究発表をしました。皆さん堂々と発表し、質疑応答も対応して、素晴らしい発表会でした。ここでは、何人かの学生の発表の概要を説明します。もし、いずれかに興味がありましたらご連絡くだ...
プロセスを対象にしたモデルの逆解析における注意点(プロセスインフォマティクス)
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・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
プロトン伝導性セラミックス燃料電池の歩留および電気特性を予測する機械学習モデルを開発し、モデルに基づいてプロセス設計しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Next Research に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはData analysis on yield and electrical properties of proton-conducting ...
モデルの評価方法さえしっかりしていれば大きな問題はない！
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・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
欠損値(missing value)があるときの検討の方法
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・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
物性・活性予測モデルの直接的逆解析による分子設計における精度向上を達成しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が molecular informatics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはImproving Molecular Design with Direct Inverse Analysis of QSA...
溶質と溶媒を考慮して極大吸収波長を予測する機械学習モデルを開発しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはConstruction of Machine Learning Models to Predict the Maximum Absorption ...
クラス分類で0,1の間を予測したいときは各クラスの確率を計算しよう！
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・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
有機化合物の化学構造から物性・活性を予測する際、少なくともRDKit記述子・フィンガープリントとは比較しよう！
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・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...