ベイズ機械学習による無撞着マルチスケール解析法の構築と構造用ポリマー分子構造設計

Research Project

Project/Area Number	24K21574
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 18:Mechanics of materials, production engineering, design engineering, and related fields
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	梅野宜崇東京大学, 生産技術研究所, 教授 (40314231)
Project Period (FY)	2024-06-28 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Keywords	ポリマー / マルチスケール / 機械学習 / 分子構造設計 / 機械的特性
Outline of Research at the Start	所望のマクロ機械的特性を発現するポリマーの分子構造を設計する技術を確立するため、ナノ～メゾ～マクロまで演繹的に繋がり、かつ実験と矛盾することのない画期的なマルチスケール解析法を構築する。ベイズ機械学習法を活用することで、これまで強く望まれながら実現不可能であった本提案の実現に挑戦する。