四年生たちがモデルの逆解析をした資料を金子研オンラインサロンに公開します(2019年度)

金子研ゼミ合宿における四年生の課題はモデルの逆解析です。

逆解析するテーマは自由に決めて OK としていまして、自分の研究テーマに関するものもありますが、いろいろなテーマがあります。データを出せないものを除いて、ざっと紹介します。

沸点の測定された化合物データを用いた分子設計

沸点が測定された化合物データを用いて、化学構造の特徴を数値化した記述子と沸点との間で回帰モデルを構築します。構築されたモデルを用いて、沸点の推定値が大きくなるような分子を設計します。

あるタンパク質をターゲットとした IC₅₀ の測定結果のある化合物データを用いて、化学構造の特徴を数値化した記述子と IC₅₀ との間で回帰モデルを構築します。構築されたモデルを用いて、IC₅₀ の値が小さくなるような分子を設計します。

熱伝導度という温度依存性のある物性を対象にして、それが測定された化合物を用いて、化学構造の特徴を数値化した記述子・温度と熱伝導度との間で回帰モデルを構築します。構築されたモデルを用いて、温度を考慮して分子を設計します。

高分子化合物のデータを用いて、その物性の一つであるガラス転移温度と、ポリマーとして重合する前のモノマーの化学構造との間で回帰モデルを構築します。構築されたモデルを用いて、望ましいガラス転移温度をもつポリマーを合成しうるモノマー構造を設計します。

エチレンオキシド製造プロセスに関して、プロセス中のパラメータとプラントの目的変数 (複数) の間で、シミュレーションの結果から得られるデータを用いて回帰モデルを構築します。構築されたモデルを用いて、目標を満たすようなエチレンオキシド製造プロセスのパラメータを設計します。

いろいろな種類の適応型ソフトセンサーがある中で、適用型ソフトセンサーの種類、回帰モデル構築手法、時間遅れ変数などのパラメータを、ソフトセンサーの精度がなるべく高くなるように設計します。

糖尿病患者の診断データを解析して、糖尿病になりにくいような説明変数の値を設計します。

人の年収に関係するデータを解析して、年収が高くなるような職業などのパラメータの値を設計します。

逆解析をした学生たちの資料の ppt ファイルは金子研オンラインサロンで公開します。

よろしくお願いいたします。

以上です。

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