2026年9月14日から16日まで広島大学 東広島キャンパスで開催された化学工学会第57回秋季大会で研究発表をしてまいりました。
「ST-21 データ駆動型研究開発の最先端」において4件の口頭発表、「SY-82 [システム・情報・シミュレーション部会シンポジウム]プロセスシステム工学の最近の進歩」において2件の口頭発表、「SY-78 [材料・界面部会シンポジウム] 材料・界面討論会 ～次世代を拓く材料創製と界面研究の進展～」において5件のポスター発表をしました。
[口頭発表]
- 渡邊響, 金子弘昌, 任意の温度における二成分溶媒系の溶解度を予測する機械学習モデルの開発, A104
- 佐藤孝郎, 金子弘昌, 機械学習とスーパーストラクチャ最適化によるe-メタノール製造プロセスの最適設計, A106
- 益山直己, 岩間翔喜, 相澤守, 金子弘昌, 人工骨材料のin vivo応答をin vitro指標から予測する機械学習モデルの構築, A116
- 遠藤汐桜, 石川愛理, 中村乃理子, 太田誠一, 金子弘昌, 結合不明データを活用した miRNA-mRNA 結合予測モデルの構築と非結合データによる性能評価, A117
- 内堀優太, 松澤伸行, 前嶋宏行, 安藤達人, 金子弘昌, 有機半導体の低再配向エネルギー化に向けた機械学習モデルの適用範囲の境界付近におけるグラフ表現を用いた分子生成, K208
- 常見拓大, 張振中, 山田陽一, 金子弘昌, 最適化手法による固体状態鈴木・宮浦型クロスカップリング反応用高分子パラジウム触媒の設計, K214
[ポスター発表]
- 北村優衣, 金子弘昌, 機械学習による化学物質の外挿予測に有効な分子記述子の検討, PA202
- 竹内誠, 安藤達人, 松澤伸行, 前嶋宏行, 金子弘昌, 低再配向エネルギーをもつ分子の構造制御型生成, PA206
- 大西一颯, 油井慶志郎, 岩瀬顕秀, 金子弘昌, 機械学習による助触媒担持 NaTaO3 系光触媒の活性予測モデルの構築と多目的最適化遺伝的アルゴリズムを用いた助触媒条件探索, PA210
- 野村亮太, 永井一清, 金子弘昌, 機械学習による多糖類の水蒸気吸着量予測および水蒸気吸着量の小さい多糖類構造設計, PA222
- 竹内真翔, 本田みちよ, 金子弘昌, 菌-ペプチド相互作用を捉える記述子設計による菌種特異的MIC予測精度の向上, PB226
それぞれ学生は堂々と発表していました。各セッション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。
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。
また秋季大会では、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！
金子研の学生たちも他の口頭発表に対して積極的に質問していて、充実した学会参加になったと思います。
観光・食事も楽しんで、素敵な学会参加でした。
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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。
