研究室

いろいろと共同研究やコンサルティングをしていますとやはり多いのは、モデルの逆解析です。新たな分子を設計したり、新たな材料を作るための実験レシピやプロセスを設計したり、装置を設計したりといった話です。モデルの逆解析をするためには、もちろんモデ...

ベイズ最適化において、複数の実験候補を選択するお話です。ベイズ最適化についてはこちらをご覧ください。ベイズ最適化では、以下の 1. – 4. を繰り返すことで、物性や活性などの目的変数 Y が向上したり目標値を達成したりできる、実験条件など...

回帰モデルやクラス分類モデルを構築した後の、モデルの逆解析の話です。上の 既存のサンプルの分布に従うように、モデルの逆解析用のサンプルをたくさん生成する方法 では、既存のサンプルのデータ分布を求めて、その分布に従うようにして新たなサンプルを...

回帰モデルやクラス分類モデルを構築した後は、モデルの逆解析をします。説明変数 (特徴量・記述子など) X のサンプルをたくさん生成して、それらをモデルに入力することで、目的変数 (活性・物性など) Y の値を推定します。推定された値が、より...

材料の活性・物性・特性は、化学構造だけで変化するものではなく、材料の作り方、つまり実験条件や製造条件によっても変化します。例えば高分子設計において、単量体 (モノマー) の化学構造だけでなく、そのモノマーの種類・組成比や、反応温度や反応時間...

分子設計や材料設計をするときや、プラントにおいてソフトセンサーを検討しようとするとき、(分子設計・材料設計・ソフトセンサーについてはこちら)それぞれ、何らかの数値モデルを構築することになります。データ解析・機械学習を駆使してモデルを構築する...

研究発表や講演における質問の答え方として、テクニック的なことはこちらに書きました。今回は、質問への回答の仕方のアドバンス編として、回答するときの心構えについて説明します。ただ、アドバンス編としての心構えですので、十分に上のテクニックができて...

「プログラミングをはじめたいのですが、入門書はどれがよいですか？」「学生が使っているプログラミングの入門書はどれですか？」といった質問をよくいただきます。実は、金子研でオススメのプログラミング入門書があるわけではなく、学生に入門書を使うよう...

昨年度の金子研の四年生が主に研究していたテーマの成果が、Journal of Computer Chemistry, Japan にて論文公開になりました。タイトルはモデルの適用範囲の考慮したアンサンブル学習法の開発です。下の URL から...

一年に一度の、金子研オンラインサロンメンバー限定のデータ化学工学研究室 (金子研究室) 成果報告会です。2019 年度は 1 月 28日 (火) に行ってまいりました。最終的なプログラムは以下のとおりです。===金子研オンラインサロンメンバ...