| 研究課題/領域番号 |
18J40266
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 研究分野 |
高分子化学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人物質・材料研究機構 |
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研究代表者 |
西連地 志穂 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 機能性材料研究拠点, 特別研究員(RPD)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-25 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
採択後辞退 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 超分子ポリマー / リビング超分子重合 / 複雑な現象 / データサイエンス / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、杉安・竹内らが確立したリビング超分子重合に、タイムスケールを組み込んだ速度論的ヘリシティー制御として「キラル源の発達」を組み込み、らせんピッチとポリマー鎖長を精密に制御可能な超分子ポリマー精密合成技術の開発を目指し、研究を遂行してきた。本研究は、杉安・竹内らの従来研究を核とする挑戦であるため、これまでの実験データの把握なしには遂行不可能である。よって、今年度は、まず、これまでの実験データの整理を行い、学術論文として公開されていないデータも含め、改めてリビング超分子重合という現象の把握を行なった。所属グループに管理されている化合物データ、吸収スペクトル、AFM像などを取りまとめ、総合的な視野から考察を行なったところ、非常に複雑な現象である事実を目の当たりにした。
セレンディピティ無しには、本研究を発展させる事は不可能であるため、より戦略的にセレンディピティを得るための手法として、データサイエンスに着目した。データサイエンスは、コンピューターのサポートを活用しながら、データを駆動として帰納的に切り開くサイエンスであり、これまで不可能とされてきた複雑な現象の解明が期待され、非常に注目されている。海外では実験的な背景を持つ研究者が積極的にデータサイエンスを学び応用している一方で、国内では人材育成段階であるが、所属研究機関は、組織的にデータサイエンスに尽力している国内有数の研究機関である。今年度、当該研究員は、所属研究機関のデータサイエンティストの協力を得ながらPythonプログラミングを習得し、scikit-learnによる機械学習、TensorFlowによる深層学習を学んだ。また、実際のリビング超分子重合の吸収スペクトルデータに機械学習を適用し、回帰、分類、クラスタリング、次元削減などを実践し、従来研究への考察を深めた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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