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外挿的探索が可能な機械学習を用いた未踏触媒空間の探索

研究課題

戦略的な研究開発の推進 創発的研究支援事業

体系的番号 JPMJFR211U
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJFR211U.21465774

研究代表者

鳥屋尾 隆  北海道大学, 触媒科学研究所, 助教

研究期間 (年度) 2022 – 2028 (予定)
概要申請者らが独自に開発した、“化学・材料科学における外挿的探索”を可能とする機械学習手法を活用し、未踏探索空間に存在する革新的な固体触媒を創出します。本機械学習手法では元々のデータセットに含まれている元素に縛られることなく有望な触媒候補元素を提案することが可能であり(外挿的探索)、既存研究の延長線上にない真に革新的な高機能触媒の発見が期待できます。
研究領域福島パネル

報告書

(4件)
  • 2024 中間評価書 ( PDF )   年次報告書 ( PDF )
  • 2023 年次報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )
  • 主な研究成果

    (2件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (2件) (査読あり 2件、 オープンアクセス 2件)

  • [雑誌論文] Ethanol Synthesis via Catalytic CO2 Hydrogenation over Multi-Elemental KFeCuZn/ZrO2 Catalyst2024

    • 著者名
      Pengfei Du, Abdellah Ait El Fakir, Shirun Zhao, Nazmul Hasan MD Dostagir, HongLi Pan, Kah Wei Ting, Shinya Mine, Yucheng Qian, Ken-ichi Shimizu and Takashi Toyao
    • 雑誌名

      Chemical Science

      巻: 15 ページ: 15925-15934

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Toward accelerated discovery of solid catalysts using extrapolative machine learning approach2024

    • 著者名
      Takashi Toyao
    • 雑誌名

      Chemistry Letters

      巻: 53

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-01-10   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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