最先端材料科学研究：機械学習によるポリマー合成条件の最適化

藤井教授は次のように述べています。

「化学分野における機械学習の利用は、廃棄物やエネルギー消費を削減した、よりスマートで環境にやさしい製造プロセスの開発を促進することでしょう。しかも、今回の結果は、機械学習が、人間の暗黙の了解事項をデータの中から明確に検出するだけでなく、これまで人間には認識されていなかった新たな洞察をももたらす可能性があることを示しており、非常に興味深い結果が得られました。」

 

論文情報

タイトル：Bayesian optimization of radical polymerization reactions in a flow synthesis system

著者：Shogo Takasuka*, Sho Ito, Shunto Oikawa, Yosuke Harashima, Tomoaki Takayama, Aniruddha Nag, Araki Wakiuchi, Tsuyoshi Ando, Tetsunori Sugawara, Miho Hatanaka, Tomoyuki Miyao, Takamitsu Matsubara, Yu-Ya Ohnishi, Hiroharu Ajiro & Mikiya Fujii**

*Graduate School of Science and Technology, Nara Institute of Science and Technology,Takayama-Cho, Ikoma, Japan (E-mail: takasuka.shogo[at]ms.naist.jp), **Data Science Center, Nara Institute of Science and Technology, Takayama-Cho, Ikoma, Japan (Email: fujii.mikiya[at]ms.naist.jp)

引用：Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 4 (2024) 2425178

最終版公開日：2024年11月28日

本誌リンク　https://doi.org/10.1080/27660400.2024.2425178（オープンアクセス）

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