データ化学工学研究室物語 第I部 第1章 AIは魔法ではない
データ化学工学研究室物語第I部 研究室配属前夜のデータ化学工学第1章 AIは魔法ではない瀬戸遥がその研究室の名前を初めて見たのは、三年生向けの研究室紹介資料の中だった。データ化学工学研究室。化学工学という言葉には、まだ少しだけ距離を感じてい...
データ解析
複数バッチの時系列データを統合した機械学習モデルによってPVAの製品粘度を高精度に予測し、規格外の予測が出た場合でも最終バッチの最適条件を自動設計して目標品質内に制御できるソフトセンサーを開発しました！！[三菱ケミカル＆金子研の共同研究論文]
三菱ケミカルと金子研における共同研究の成果の論文が Analytical Sciences に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはMachine learning-based prediction of polyvinyl alco...
GMRモデルの順解析および逆解析において、予測の信頼性と適用範囲を定量的に評価する外挿指標（IoE）を開発しました！！[金子研論文]
金子研の論文が Analytical Sciences に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはA general framework for extrapolation-aware prediction reliability in...
未知の領域で過剰な自信を持たず「分からない」と正直に予測する安全な分類手法「kNNPC」を開発し、精度を維持したまま実用性を実証しました！！[金子研論文]
金子研の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはkNNPC (k-Nearest Neighbor Algorithm Per-Class): Classification Me...
[法人向け] 化学・材料・製造業のデータ解析・機械学習を、検討だけで終わらせず実務につなげる5つの支援をはじめます！
企業の方から、データ解析・機械学習に関して、以下のようなご相談をいただくことがあります。 社内にデータはあるが、何から始めればよいかわからない 機械学習に向いている課題なのか判断できない とりあえずモデルを構築したが、そのあと何をすればよい...
機械学習と生成AIを駆使して、安全で効果の高い新しいアルツハイマー病治療薬の候補を設計しました！！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Results in Chemistry に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDevelopment of machine learning models to predict acetylcholine...
複数のモノマーの混合効果を考慮した機械学習モデルを用いて、CO2分離膜用ポリイミドの合成前に溶解性と重合性を高精度に予測し、実験でもその有効性を実証しました！！[日東電工＆金子研の共同研究論文]
日東電工と金子研における共同研究の成果の論文が molecular informatics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはMachine Learning Models Predicting Solubility and P...
2026年10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...
機械学習による分子設計において、実在する分子データから現実的で合成可能な分子のみが含まれる領域「化学安定性領域」を定義し、不安定な分子を高い精度で排除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 Results in Chemistry に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはA method to define a domain in chemical space where only stable...
異常値を含む複数回の実験データからでも、データを削除することなく特性の平均値とばらつきを高精度かつ安定して予測できる機械学習手法を開発しました！！[日東電工＆金子研の共同研究論文]
日東電工と金子研における共同研究の成果の論文が Analytical Sciences に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはRobust machine learning and ensemble learning approac...