金子研の新人トレーニングで伝えたこと 2/n
今週も進捗報告会がありました。前回の第1回の報告会でお話しした内容はこちらです。今回は第2回目でお話しした内容をまとめておきます。 エクセルで作成した xlsx ファイルをテキストエディタで開いた時に起こる現象や、ワードで作成した docx...
データ解析
金子研の新人トレーニングで伝えたこと 1/n
データ化学工学研究室 (金子研) では毎年、金子研に配属された学生に向けて、3年生の2月から事前の新人トレーニングがスタートします (留学などの予定がある方はそちら優先)。3年生には「課題」があり、各自行っていただきます。その進捗については...
2026年4月からの博士研究員(ポスドク)または研究員を一名募集します！
環境省の「地域資源循環を通じた脱炭素化に向けた革新的触媒技術の開発・実証事業」に、金子が共同実施者として参画する研究課題「革新的多元素ナノ合金触媒・反応場活用による省エネ地域資源循環を実現する技術開発」が採択され、プロジェクトが進行しており...
機械学習と理論計算を駆使して、従来の溶媒よりも金がたくさん取れて水に溶けにくい新規溶媒を発見し、実験でその性能を実証しました！！[宮崎大学大島研＆金子研の共同研究論文]
宮崎大学大島研と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDesign of Gold Extraction Solvents Using Machine Learning Mo...
従来の実験計画法ではデータが偏ってしまう問題を解決し、高度な機械学習に最適な「理想的に分布した」実験条件を生成できる新基準DIDを開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Materials Today Communications に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはBeware of optimality criteria in design of experiments: Ne...
学習データにない未知の元素を含む触媒(外挿)でも機械学習モデルによる予測を可能にし、その予測精度を正しく評価する新手法EGISVを開発しました！[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Adsorption Energy Prediction Model for ...
機械学習を駆使して、従来の性能限界を突破する高いCO2分離性能と環境に優しい生分解性を兼ね備えたサステナブルな高分子膜材料の候補を発見しました！！[永井研＆金子研の共同研究論文]
永井研と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはMachine Learning–Driven Design of Sustainable Polymer Membranes:...
PLS(n=1)と空間的集約により高い予測精度を保ちながら直感的に理解できるモデルを構築する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が The Journal of Organic Chemistry に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはEnhancing the Interpretability of Asymmetric Cataly...
The International Chemical Congress of Pacific Basin Societies 2025 (Pacifichem2025)@Honoluluに学生たちといってきました！
2025 年 12 月 15 日から 20 日までハワイのホノルルで開催されていた The International Chemical Congress of Pacific Basin Societies 2025 (Pacifiche...
中赤外分光法を用いて定量的に血糖濃度を推定するモデルの構築とモデルの予測精度向上の検討をしました！[三菱電機&金子研の共同研究論文]
三菱電機と金子研における共同研究の成果の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはConstruction and Improvement of a Model for Quant...