| 研究課題/領域番号 |
19K15352
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分27020:反応工学およびプロセスシステム工学関連
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
金子 弘昌 明治大学, 理工学部, 専任講師 (00625171)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | ケモインフォマティクス / マテリアルズインフォマティクス / プロセスインフォマティクス / 人工知能 / モデルの解釈 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、化学構造および実験条件から材料の物性を予測する人工知能モデルを逆方向に解析(逆解析)することで、目標の物性を満たすための化学構造情報および実験条件情報を獲得し、さらにモデルを科学的に解釈することである。本研究の目的を達成するため、以下の項目 A) B) を実施する。
A) 化学構造・実験条件と物性の間の関係を確率分布で表現することでモデルの逆解析が可能となる、複数物性を対象にした高精度な物性予測モデル (人工知能モデル) を構築する
B) 人工知能モデルを数値的に”実験”することで、モデルを科学的に解釈する
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