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【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~
群⾺⼤学⼤学院理⼯学府 分⼦科学部⾨ 覚知亮平准教授と物質・⽣命理⼯学領域 松原希宝さん(博⼠後期課程2年)は、福岡⼯業⼤学情報⼯学部・統計数理研究所 ⾼橋啓准教授ならびに阪南⼤学総合情報学部 松⽥健教授、国⽴研究開発法⼈量⼦科学技術研究開発機構(QST)⾼崎量⼦技術基盤研究所の瀬古典明プロジェクトリーダー、植⽊悠⼆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、量⼦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、⽣活必需品の主な素材となっている⾼分⼦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、評価の⾼い研究内容として、Front CoverおよびCover Profileに採択されました。
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