xにおけるサンプル間の距離とyにおけるサンプル間の距離の議論
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 =...
研究室
分子・材料・プロセスのマルチモーダル学習はどんなときに有効か？
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 =...
2026年1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！
NEDOの「脱炭素社会実現に向けた省エネルギー技術の研究開発・社会実装促進プログラム」に、金子が共同研究先として参画する研究課題「カーボンニュートラル化のための革新的マテリアルリサイクル材料技術の実用化開発」が採択され、プロジェクトが進行し...
モデルの「予測性能」とは？ーテストデータをどの程度予測できるかだけではありません！
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 =...
人工知能・機械学習の議論の前に、データの図示も駆使してデータを確認しましょう！
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・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 =...
「外挿を予測できる」とは？―仕組みの話？高精度？
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 =...
「外挿」は、特徴量ベース？化合物ベース？化合物の組み合わせベース？
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 =...
どうしてもケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスを分類したいなら目的で分類すると良いです！
私の研究室では、ケモインフォマティクス、マテリアルズインフォマティクス、プロセスインフォマティクスに関する研究を行っており、学生によってどのインフォマティクスに近いかは異なりますが、特にどの学生がどのインフォマティクスなのかを明確に区別した...
炭素材料の熱物性予測モデルを開発し、モデルを用いた製造条件の提案をしました！[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 Science Advances 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 the T...
物性・活性の温度依存性・圧力依存性等を予測する際のデータセットの扱い・機械学習モデルの構築方法
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 =...