研究内容

シェアする

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

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、データ分析・解析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するわけです。この一連の流れをパソコンで行います。
このようなデータ分析・解析では、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。

ちなみに、2017年度の学生の研究はこんな感じです。

2017年度における学生の研究まとめ
本日は明治大学の卒業式+学位記授与式です。データ化学工学研究室 (金子研) の3人の4年生も卒業します。一年間、早いものです。 3人と...

シェアする

フォローする