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

• 研究課題/領域番号: 24K21574
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分18:材料力学、生産工学、設計工学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 梅野 宜崇 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (40314231)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2024年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。