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AI駆動型機能性高分子インフォマティクスの創成

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX22AF
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJAX22AF

研究代表者

Phua YinKan  九州大学, 大学院工学府, 大学院生

研究期間 (年度) 2022 – 2024
概要機能性高分子は燃料電池や二次電池等の部品に使われる重要な材料です。本研究では燃料電池用の機能性高分子を舞台にグラフニューラルネットワークと注意機構を駆使し、データセントリックに物性値予測及び予測論理を解釈可能な機械学習モデルを構築します。他の機能性高分子材料へも適用可能なモデル構築手法を確立することで、新材料開発の期間やコストの削減を可能にする機能性高分子インフォマティクスを創生します。
研究領域AI活用で挑む学問の革新と創成

報告書

(2件)
  • 2023 年次報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )
  • 主な研究成果

    (1件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (1件) (査読あり 1件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Unsupervised Machine Learning‐Derived Anion‐Exchange Membrane Polymers Map: A Guideline for Polymers Exploration and Design2024

    • 著者名
      Yin Kan Phua, Nana Terasoba, Manabu Tanaka, Tsuyohiko Fujigaya, Koichiro Kato
    • 雑誌名

      ChemElectroChem

      巻: 11 号: 14 ページ: 202400252

    • 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: 2023-12-27   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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