| 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
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| 研究期間 (年度) |
2022 – 2024
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| 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。
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| 研究領域 | AI活用で挑む学問の革新と創成 |
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