Development of User-Friendly Image-Based Machine Learning Prediction Systems and Their Application to Physical Property Evaluation

• Project/Area Number: 25K18056
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 34020:Analytical chemistry-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 井手 雄紀 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 特任助教 (40883070)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 画像機械学習 / 物性評価 / 簡易測定 / 反応モニタリング / 品質管理応用

Outline of Research at the Start

機械学習を活用した化学研究は、創薬や触媒開発の分野を中心に近年非常に注目を集めている。機械学習のモデル構築には大量の教師データを準備する必要があり、予測精度向上には適切な特徴量を抽出する経験と勘も重要である。誰もが簡単に扱える解析ツールとして画像を基盤とした機械学習予測システムを開発している。化学研究現場でのユーザーフレンドリーな適用を目指し、動画データや微少試料量画像での予測システム構築を試みる。反応収率や混合比の予測だけでなく、金属イオン包接能や蛍光特性などの物性評価も試みる。装置やスキルに依存しない画像評価システムは研究領域のみならず、調剤監査や化成品の品質管理への貢献も期待される。