データ駆動型高分子材料研究における統計的機械学習と分子シミュレーションの融合

 

氏名:南條 舜

所属:総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻

概要:本研究ではデータ駆動型高分子材料研究における問題点を乗り越えるための方法として,実験計画法とRadonPy(全原子古典分子動力学シミュレーションによる高分子物性自動計算ソフトウェア)の融合技術を実装した.そして,実証実験として高屈折率・高アッベ数高分子の探索を実施し,経験的な限界線を越える高分子の候補を複数発掘した.

 

論文掲載,発表実績:

(国内研究会等発表論文)

  • 南條 舜, アリ フィン, 林 慶浩, 吉田 亮, "逐次実験計画法と高分子物性自動計算の融合に基づく光学用高分子の探索", 統計関連学会連合大会講演報告集, pp.297, Sep. 2023.
  • 南條 舜, アリ フィン, 林 慶浩, 吉田 亮, "逐次実験計画法と高分子物性自動計算の融合:高屈折率・高アッベ数高分子の探索", 高分子学会予稿集 72巻2号, Sep. 2023.

 




Posted : 2024年03月31日