2024年9月11日から13日まで北海道大学 札幌キャンパスで開催された化学工学会第55回秋季大会で研究発表をしてまいりました。
システム・情報・シミュレーション (SIS) 部会のシンポジウムおいて４件の口頭発表と、材料・界面部会や反応工学部会やバイオ部会やエネルギー部会のシンポジウムにおいて８件のポスター発表をしました (8件もあると、ポスターを一枚 生田に忘れる、といったこともありましたが、結果的になんとかなりました)。
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[口頭発表]
- 高見優太, 宮川敬太, 津田祐樹, 秋山浩一, 金子弘昌, “光熱モニタ法によって測定された中赤外スペクトルから血糖値を推定する機械学習モデルの構築”
- 大熊彩水, 山内芳仁, 山田信仁, 大山敏, 金子弘昌, “プロセスの動特性および類似した二つの品質を考慮したソフトセンサーモデルの開発”
- 松原正佳, 佐々木諒, 高原潤, 森竹慎治, 原田靖之, 金子弘昌, “遺伝的アルゴリズムを用いた炭素材製造プロセスにおける物性予測モデルの最適化”
- 紫野優人, 金子弘昌, “オートエンコーダを用いた物性・活性予測モデルの直接的逆解析による分子設計”
[ポスター発表]
- 高岡翔, Zhang Zhenzhong, 山田陽一, 金子弘昌, “機械学習による高分子ニッケル触媒を用いた鈴木・宮浦型クロスカップリング反応の収率予測モデルの構築および新規高分子ニッケル触媒の提案”
- 石川愛理, 金子弘昌, “機械学習およびベイズ最適化を用いたエチルベンゼン製造プロセスの省エネルギー設計”
- 和久津優太, 金子弘昌, “分子の匂い予測における嗅覚受容体からの情報の利用の検討”
- 酒井優太, 金子弘昌, “機械学習による足場を用いた農薬活性予測モデルの構築および予測根拠の可視化”
- 落合晴希, 金子弘昌, “機械学習による生分解性試験の代替となる生分解性予測モデルの構築”
- 中西大和, 松澤伸行, 前嶋宏行, 安藤達人, 金子弘昌, “再配向エネルギーを予測する機械学習モデルの精度向上に関する研究”
- 小坂井颯麻, 金子弘昌, “分子構造の安定性を判別する化学空間上の領域の定義”
- 安藤瑠海, 青木健太郎, 長尾祐樹, 金子弘昌, “アルキルスルホン化ポリイミドのモノマー構造から物性を予測する機械学習モデルの構築”
それぞれ学生は堂々と発表していました。シンポジウム終了後はいろいろな方からお声がけいただいたり、後でメールをいただいたりと、好評だったようです。そして、高岡が優秀発表賞を受賞しました！
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おめでとうございます！また審査いただいた皆様ありがとうございました。
ちなみに、私も展望講演をさせていただきました！お声がけいただき感謝申し上げます。
- 金子弘昌, “機械学習モデルによる物性予測およびモデルの逆解析による分子・材料・プロセスの設計“
共同研究関係の発表もありました。
- 草野奈央, 金子弘昌, 清山史朗, 塩盛弘一郎, 吉田昌弘, 武井孝行, “エマルションの安定性向上におけるベイズ最適化の利用”
これらの発表につきまして、もし興味がございましたら、遠慮なくご連絡くださいませ。
また秋季大会は、様々な発表を拝聴させていただき、勉強させていただきました！
今回、発表審査や自分の講演などで、学生たちが参加したシンポジウムにほとんど参加できておりませんでしたが、後ほど他の参加者の方々から、金子研の学生たち他の口頭発表に対して積極的に質問していた。的を射た質問だった、とのお話をいただき、充実した学会参加になったと思います。
観光も楽しんで、素敵な4泊5日でした。
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以上です。
質問やコメントなどありましたら、X, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。
