原料の変動に合わせて理想的な品質のコークスを製造するため、機械学習モデルによる品質予測とモデル逆解析による最適な製造条件の設計を可能にしました！！[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 Sciences に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDevelopment of machine learning models for predicti...
論文
機械学習と自動実験を組み合わせたシステムを構築し、実際の使用環境に近い熱劣化後でも高性能な自動車排ガス浄化用多元素合金触媒を100種類以上発見しました！[本田技術研究所をはじめとする複数機関&金子研の共同研究論文]
本田技術研究所をはじめとする複数機関と金子研における共同研究の成果の論文が Nanoscale Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはPost-ageing guided closed-loop discovery...
反応収率予測のための赤外スペクトル記述子を開発しました！[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Infrared Spectral Descriptors for Reaction Yield Prediction: T...
機械学習と理論計算を駆使して、従来の溶媒よりも金がたくさん取れて水に溶けにくい新規溶媒を発見し、実験でその性能を実証しました！！[宮崎大学大島研＆金子研の共同研究論文]
宮崎大学大島研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Design of Gold Extraction Solvents Using Machine Learning Mo...
学習データにない未知の元素を含む触媒(外挿)でも機械学習モデルによる予測を可能にし、その予測精度を正しく評価する新手法EGISVを開発しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が 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Adsorption Energy Prediction Model for ...
機械学習を駆使して、従来の性能限界を突破する高いCO2分離性能と環境に優しい生分解性を兼ね備えたサステナブルな高分子膜材料の候補を発見しました！！[永井研＆金子研の共同研究論文]
永井研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Machine Learning–Driven Design of Sustainable Polymer Membranes:...
PLS(n=1)と空間的集約により高い予測精度を保ちながら直感的に理解できるモデルを構築する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が The Journal of Organic Chemistry に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはEnhancing the Interpretability of Asymmetric Cataly...
中赤外分光法を用いて定量的に血糖濃度を推定するモデルの構築とモデルの予測精度向上の検討をしました！[三菱電機&金子研の共同研究論文]
三菱電機と金子研における共同研究の成果の論文が Journal of Chemometrics に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはConstruction and Improvement of a Model for Quant...
結果は変わらないけど緒言は変わる
研究成果が出たら、それをアピールするために学会で口頭発表・ポスター発表をしたり、論文誌で論文発表をしたりします。仮に研究成果が出たとしても、それを論文で発表するまでの間は、研究成果が出ていないのと同じ、という考え方もあります。それぞれの発表...
鈴木・宮浦型クロスカップリング反応における高分子Ni触媒を機械学習により設計しました！[理化学研究所&金子研の共同研究論文]
理化学研究所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Design of Polymeric Nickel Catalysts for ...