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ST) 部会横断型シンポジウム

ST-21. データ駆動型研究開発の最先端

オーガナイザー: 嶋田 五百里(信州大学)戸谷 吉博(大阪大学)吉田 英昭(住友化学(株))杉澤 宏樹(三菱ケミカル(株))室賀 駿(産業技術総合研究所)菅原 勇貴(横浜国立大学)夏 俊卿(福岡大学)向田 志保(MISTEM(同)/信州大学/東北大学/大阪大学)

データ科学は実験科学、理論科学、計算科学に続く第4の科学として近年急速に発展してきています。化学工学の分野においても、蓄積された多くのデータや情報を駆使して優れた材料やプロセスを導き出すデータ駆動型科学の重要性はますます高まっており、多くの取り組みが行われています。本シンポジウムでは、多様な観点からデータ駆動型社会に向けて先駆的な取り組みをしている講演者に講演いただき、これからの研究開発について議論します。また、一般講演も募集します。

最終更新日時:2026-06-07 06:18:02

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Solubility prediction1件
Machine learning1件
in vitro1件
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in vivo1件

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講演題目/発表者キーワード発表形式
104任意の温度における二成分溶媒系の溶解度を予測する機械学習モデルの開発
(明治大院理工) (学)○渡邊 響(明治大理工) (正)金子 弘昌
Chemoinformatics
Solubility prediction
Machine learning
O
112人工骨材料のin vivo応答をin vitro指標から予測する機械学習モデルの構築
(明治大院理工) (学)○益山 直己岩間 翔喜(明治大理工) 相澤 守(正)金子 弘昌
artificial bone
in vivo
in vitro
O

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化学工学会 第57回秋季大会 (東広島)

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