博士後期課程(博士課程)に進むしかない！
金子研では、少なくとも金子研から博士前期課程（修士課程）に進学する学生に対して、博士後期課程（博士課程）への進学を心から推奨し、最大限のサポートをしています。実際、現代社会において博士課程に進学するメリットは非常に大きくなっています。博士課...
研究室
外れ値の詳細をモデルの直接的逆解析で検討する
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 =...
スペクトル・時系列データを平滑化(スムージング)する３つの理由
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 =...
ベイズ最適化ではyの予測値vs.分散のプロットを確認しよう！
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 =...
ゼオライトの吸着性能を予測するモデルの開発と新規ゼオライトの設計をしました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が 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Development of a Model for Predicting th...
予測対象ではない実験データの活用方法
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 =...
ネガティブデータ(もしくはポジティブデータ)が全く無いときのクラス分類モデルの構築
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 =...
モデルの逆解析用の仮想サンプルを生成する際の制約に関する考え方
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 =...
予測精度の高い適応型ソフトセンサーを検討するときの２つのポイント
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 =...
遺伝的アルゴリズムは複数回実行して、それぞれ結果を確認しよう！
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 =...