金子研の研究成果の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは
です。これは 2023年度修士卒の白木優也さんが学部生のときに取り組んだ研究の成果です。
有機結晶を原料にした有機結晶材料は、コンデンサや強誘電体メモリとして私たちの生活に使われています。優れた有機結晶材料を作製するには結晶が望ましい物性を示すことが重要ですが、有機結晶の構成分子と結晶構造、構成分子と物性、結晶構造と物性とのそれぞれの間の明確な関係はまだ分かっていません。本研究では、有機結晶の物性として誘電率に着目し、有機結晶を構成する要素である低分子の有機化合物、有機結晶の構造、誘電率との間の関係性を機械学習によりモデル化することを目的としました。有機化合物と結晶構造の間、有機化合物と誘電率の間、結晶構造と誘電率の間それぞれで機械学習モデルを構築し、さらに各モデルでサンプルに対して特徴量の数が多かったため次元削減によりモデルの予測精度向上を検討しました。
興味のある方は、ぜひ論文をご覧いただければと思います。どうぞよろしくお願いいたします。
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。
