主な研究テーマ
- たくさんの化学データを見える化する
- 化合物の物性・機能性と化学構造との間の関係を明らかにする
- 新しい化学構造をパソコンで設計する
- 次に行うべき実験やシミュレーションの内容を計算で提案する
- 化学プラントの内部状態を推定する
- 適切な制御方法をパソコンで提案する
研究テーマに関連する解説
- 分子設計・化学構造設計の概要と研究の方向性 (化合物データベース利用)
- 適応的な実験計画法の概要と研究の方向性 (実験・シミュレーションのデータベース利用)
- プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサーの概要と研究の方向性 (化学プラントにおけるデータベース利用)
みなさん、ビッグデータという言葉を聞いたことがありますか？
電車の乗り降りの履歴・SNSでのやりとり・Amazonの購買履歴など、これまでたくさんのデータが分析・解析され、いろいろな人の役に立っています。
実は、化学のデータもみなさんの周りにあふれています。実験室でフラスコを振って得られた実験の結果、薬などの新しい製品をつくるのに成功・失敗した結果、工場でさまざまな製品をつくるときのデータなどです。ただ残念ながら、このような化学のデータは、本当の価値に気づかれないままになっています。宝の持ち腐れです。
データ化学工学研究室では、化学・化学工学のデータをパソコンで分析・解析して、その中に隠れている関係性を見つけ、その関係性にもとづいて まだ誰も見たことのない化学構造・材料・製品を設計します。たとえば薬となる化学構造を設計することを考えましょう。まず、これまでのたくさんの実験結果 (この化合物は薬になった、この化合物は薬にならなかった、といったデータ) を使って、薬となる化合物がもつ共通の構造的な特徴を、データ解析・機械学習によって明らかにします。そして、その特徴をもち、かつ新しい化学構造を設計します。この一連の流れをパソコンで行います。
このようなデータ解析・機械学習では、材料設計のデータを使ったり、化学工場の運転データを扱ったりもできます。みなさんの興味のある化学データを、自分で探して解析するのも楽しそうですね。
データを分析・解析するときに、プログラミングを行うことになりますが、必要な知識はありません。研究室に来たあと、ゼロからいっしょに勉強・実習します。安心してください。
より具体的には、以下の研究テーマに関連する解説をご覧ください。
- 分子設計・化学構造設計の概要と研究の方向性 (化合物データベース利用)
- 適応的な実験計画法の概要と研究の方向性 (実験・シミュレーションのデータベース利用)
- プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサーの概要と研究の方向性 (化学プラントにおけるデータベース利用)
現在進めている研究内容や最近の興味はこちらです。
ちなみに、学生が研究をはじめるまで、こんな新人研修があります。
これ以上に知りたい、もしくは研究内容に興味のある方は、プロセス・マテリアルズ・ケモインフォマティクスオンラインサロン (金子研オンラインサロン) をご検討ください。下のULRのページに詳細があります。
