物性・活性・特性の目的変数が目標値となる分子の化学構造を直接的に生成する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が 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De Novo Direct Inverse QSPR/QSAR: Chemical V...
データ解析
化合物の情報を考慮したベイズ最適化をする際の初期サンプル選択に、クラスタリングを用いたほうがよいことを確認しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはInitial Sample Selection in Bayesian Optimization for Combinatorial Optimizatio...
プロセスインフォマティクス・ベイズ最適化を活用して多様な結晶サイズおよび形態をもつチタン酸リチウムの開発を効率化しました！[信州大学&金子研の共同研究論文]
信州大学と金子研における共同研究の成果の論文が 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Process-Informatics-Assisted ...
非線形回帰モデルを解釈する[v2.12.1] (DCEKit)
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・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 と材料の物性・活性・特性や製品の品質などの y との間で、データセットを用いて機械学習により数理モ...
Datachemical LABで直接的逆解析ができるようになりました
Datachemical LAB をご利用いただいている方が引き続き増えており、嬉しい限りでございます。これまでご紹介させていただいた通り、Datachemical LAB を使用することで、データの前処理・データの可視化・回帰分析・モデル...
非線形回帰モデルを局所的に解釈する手法を開発しました [金子研論文]
金子研の論文が Digital Chemical Engineering に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはLocal interpretation of nonlinear regression model with k-ne...
深層学習に基づくニューラルネットワークのハイパーパラメータをベイズ最適化で高速に最適化する[v2.11.1] (DCEKit)
深層学習に基づくニューラルネットワークで回帰モデルを構築するときの話です。他の回帰分析手法と同様にして、scikit-learn でモデルを構築できると、何かと便利だったりしますので、今回は scikit-learn の MLPRegres...
モデルの解釈は教師なし学習、データの可視化やクラスタリングと同じ位置づけとして実施しましょう！
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・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 と材料の物性・活性・特性や製品の品質などの y との間で、データセットを用いて機械学習により数理モ...
清水亮太 氏を明治大学生田キャンパスにお招きして講演していただきました
2022年12月5日(月)に、東京工業大学で准教授をされている清水亮太 氏を明治大学生田キャンパスにお招きしまして、ゼオライトやその合成・設計・解析に関するご講演をしていただきました。清水先生が研究されているロボット-AIによる自律的物質・...
マテリアルズインフォマティクスとプロセスインフォマティックスを融合して材料の合成条件と製品のプロセス条件を同時に設計する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはIntegration of Materials and Process Informatics: Metal Oxide and Process Desig...