Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
本研究では、データサイエンスを援用することでメカノケミカル反応の条件最適化を大幅に加速できるのではないかという問いに対してアプローチする。本研究代表者は最近、ボールミルを用いたメカノケミカル固体反応を多数開発し、世界をリードしている立場にある。しかし、これらの成果は膨大な実験的トライアンドエラーを要したものが多く、今後もこの分野をリードしていくためには条件最適化プロセスの効率化の必要性を強く感じていた。そこで本研究代表者は、機械学習・データサイエンスの援用により反応開発の劇的な効率化が可能になると考えた。
