ベイズ最適化と実験により所望の物性をもつLaFeO3結晶材料の作製に成功しました！[我田研＆金子研の共同研究論文]
我田研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Adaptive Design of Experimenta...
論文
有機結晶における構成分子・結晶構造・誘電率の相関関係をモデル化しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはCorrelations between the constituent...
嗅覚受容体の情報を用いて分子の香りを予測しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Molecular Informatics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはMolecular Odor Prediction Using Olfactory Receptor Information...
機械学習によりエポキシ樹脂の誘電率予測モデルを構築し、一般に入手可能なデータを用いてモデルの予測精度を向上させ、低誘電率を実現するモノマー構造を提案しました！[積水化学工業&金子研の共同研究論文]
積水化学工業と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Applied Polymer Materials に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはMachine Learning Model for Predicting Die...
機械学習によるエチルベンゼン製造プロセスを設計しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Case Studies in Chemical and Environmental Engineering に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDesign of the Ethylbenzene Pr...
機械学習モデルによるCFDシミュレーション結果の予測およびモデルの直接的逆解析によるプロセス設計をしました！[金子研論文]
金子研の論文が 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Prediction of CFD Simulation Results Using Ma...
プロトン伝導性セラミックス燃料電池の歩留および電気特性を予測する機械学習モデルを開発し、モデルに基づいてプロセス設計しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Next Research に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはData analysis on yield and electrical properties of proton-conducting ...
物性・活性予測モデルの直接的逆解析による分子設計における精度向上を達成しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が molecular informatics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはImproving Molecular Design with Direct Inverse Analysis of QSA...
溶質と溶媒を考慮して極大吸収波長を予測する機械学習モデルを開発しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはConstruction of Machine Learning Models to Predict the Maximum Absorption ...
ベイズ最適化で再配向エネルギーの低い分子を設計する際の分子記述子と獲得関数を検討し、新しい獲得関数の使用方法を提案しました！[パナソニック インダストリー＆金子研の共同研究論文]
パナソニック インダストリーと金子研における共同研究の成果の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはExploring Molecular Descriptors and Acquisition Funct...