【プレスリリース】解釈可能なパラメーターによる機械学習モデルを作成～高分子材料開発におけるAI適用を促進～
群??学?学院理?学府 分?科学部? 覚知亮平准教授と物質??命理?学領域 松原希宝さん（博?後期課程2年）は、福岡?業?学情報?学部?統計数理研究所 ?橋啓准教授ならびに阪南?学総合情報学部 松?健教授、国?研究開発法?量?科学技術研究開発機構（QST）?崎量?技術基盤研究所の瀬古典明プロジェクトリーダー、植?悠?上席研究員らの研究グループとの共同研究により、化学者にとってイメージしやすい材料の性質による機械学習モデルを作成し、量?ビームグラフト重合の反応性予測に成功しました。これにより、?活必需品の主な素材となっている?分?材料の開発スピードが増すとともに、無駄のない開発が進められ省資源での材料創製が可能となります。本研究成果は、Wiley-VCH が出版するChemPlusChem誌にて発表し、評価の?い研究内容として、Front CoverおよびCover Profileに採択されました。
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