2026年3月17日から19日まで京都大学 吉田キャンパスで開催された化学工学会第91年会で研究発表をしてまいりました。
システム・情報・シミュレーション部会のポスターセッションにおいて１３件のポスター発表をしました。
- 常見拓大, 張振中, 山田陽一, 金子 弘昌, 機械学習による固体状態での鈴木・宮浦型クロスカップリング反応のための高分子パラジウム触媒の設計, PD319
- 石川愛理, 金子弘昌, 機械学習モデルを用いたイオン伝導率の高い新規固体電解質材料の結晶構造の提案, PD354
- 木村昭瑛, 金子弘昌, 機械学習モデルと敵対的生成ネットワークによる統合失調症に対する新規薬物候補提案, PD357
- 紫野優人, 照井茂樹, 金子弘昌, 機械学習を活用した精密ろ過膜のファウリング予測と最適な運転条件の提案. PD361
- 益山直己, 岩間翔喜, 相澤守, 金子弘昌, 生体セラミックスにおけるin vivo実験とin vitro実験との間の相関関係の検討, PD364
- 竹内真翔, 本田みちよ, 金子弘昌, 機械学習による菌種特異性を考慮した抗菌ペプチドのMIC予測モデル開発, PD366
- 竹内誠, 安藤達人, 松澤伸行, 前嶋宏行, 金子弘昌, Conditional hierarchical variational autoencoderによる環構造数を制御した分子生成と低再配向エネルギー分子の探索, PD370
- 野村亮太, 永井一清, 金子弘昌, 多糖類の水蒸気吸着量予測のための機械学習モデルの開発, PD373
- 大西一颯, 石川愛理, 金子弘昌, 任意の多元系結晶構造に適用可能な高精度変分オートエンコーダの検討, PD375
- 小坂井颯麻, 金子弘昌, ラベルなし・食材・臨床データを用いた薬物間相互作用予測モデルの予測精度向上の検討, PD379
- 大熊彩水, 金子弘昌, 機械学習モデルを用いた高い熱安定性および分解活性をもつ新規プラスチック分解酵素の設計, PD383
- 高見優太, 岩瀬顕秀, 金子弘昌, 機械学習と実験によるBiVO4光触媒の合成条件最適化, PD384
- 内堀優太, 松澤伸行, 前嶋宏行, 安藤達人, 金子弘昌, 機械学習モデルの予測値の信頼性を考慮した有機半導体の低再配向エネルギー化に向けた分子生成, PD386
それぞれ学生は堂々と発表していました。ポスター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。そして、常見が優秀学生賞を受賞し、木村が研究奨励賞を受賞しました！
なお共同研究関係の発表もありました。
- 中村乃理子, 徐ヘミン, 濵田梨渚, 金子弘昌, 籠谷勇紀, 太田誠一, miRNAの生物学的機能に着目した疲弊CAR-T細胞を特徴づけるバイオマーカーパネルの探索, H209
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。
また年会では、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。
