講演 時刻 | 講演 番号 | 講演題目/発表者 | キーワード | 分類 番号 | 受理 番号 |
第 1 日 13:15~ 13:45 | G114 | [部会賞] フロンティア賞受賞講演:機械学習を用いた粉体の流動・混合シミュレーションの代理モデル
| Powder mixing Discrete element method Machine learning
| X-51 | 448 |
第 1 日 13:20~ 15:20 | PA151 | 細胞形態情報解析を用いた線維芽細胞品質予測モデルのためのデータ拡張技術
| Data augmentation Cell morphology Machine learning
| 7-e | 207 |
第 1 日 13:20~ 15:20 | PA171 | マクロファージM2分極制御能予測のための間葉系幹細胞画像解析モデルの開発
| co-culture mesenchymal stem cell image analysis
| 7-e | 117 |
第 1 日 13:20~ 15:20 | PA172 | 毛髪再生能を試験可能なin vitro毛包形成モデルの構築
| hair follicle alternative to animal testing drug testing
| 7-e | 58 |
第 1 日 14:00~ 17:00 | Q103 | [依頼講演] 大規模混相流数値解析のためのDEM-CFD伝熱モデルの開発と妥当性確認
| DEM-CFD Heat transfer Coarse-grained DEM
| HQ-21 | 128 |
第 1 日 14:20~ 14:40 | F117 | タンクモデルを用いた管理型最終処分場からの浸出水量の変動予測
| Leachate-controlled landfill Leachate Tank Model
| 13-b | 714 |
第 2 日 9:20~ 11:20 | PB248 | イオン液体含浸液膜内の二酸化炭素の物質移動における反応モデルの比較
| supported ionic liquid membrane non-instantaneous reversible reactions gas absorption accompanied by complex chemical reactions
| 4-a | 516 |
第 2 日 9:20~ 11:20 | PB279 | クロスフローろ過モデルに基づく触媒フィルター設計
| Filtration Compressibility index GBL(gamma-butyrolactone)
| 4-b | 20 |
第 2 日 9:40~ 10:00 | L203 | Cubosome型薬物キャリアの特性評価と細胞膜モデルとの相互作用に関する研究
| Cubosome Fluorescence Liposome
| 12-d | 352 |
第 2 日 11:20~ 11:40 | K208 | 技術経済モデルを活用したネットゼロにおける日本の国内外の水素需給量推計
| Integrated energy model Energy simulation Optimization
| 9-e | 104 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC201 | BiVO4光触媒の文献に基づく活性予測モデルの構築及び遺伝的アルゴリズムを用いた合成条件の設計
| Bismuth Vanadate Synthesis conditions Genetic algorithm
| 6-e | 132 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC203 | 機械学習を活用したアゾ化合物光触媒分解反応のモデル化
| Photocatalyst Machine Learning Kinetic Study
| 6-b | 423 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC204 | モノクローナル抗体製造における培養プロセスのモデルベースト設計と運転支援
| Process design Process operation Biopharmaceuticals
| 6-b | 320 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC205 | 異なるバッチ時間のデータをもつ炭素材料製造プロセスにおける物性予測モデルの構築およびモデルの逆解析
| Machine learning Batch time
| 6-e | 240 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC206 | CO2を燃料に変えるメタネーションに関する数値解析モデルの開発と適切な運転条件の検討
| methanation CCU (Carbon dioxide capture and utilization) Sabatier reaction
| 6-a | 265 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC209 | 機械学習モデルを用いた固体電解質のイオン伝導度の予測
| Solid Electrolyte Machine Learning Materials Informatics
| 6-f | 244 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC213 | 高分子材料のモノマー構造および特性から気体の透過性を予測する機械学習モデルの開発
| Machine Learning Polymer Permeability
| 6-g | 349 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC215 | スティーブン酸化を用いた原薬フロー合成のモデルベーストプロセス設計
| Two phase reactions Flow chemistry Mechanistic model
| 6-b | 406 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC218 | 嗅覚受容体情報を活用した分子構造ベースの匂い予測モデルの構築及び精度向上の検討
| Odor Protein Machine Learning
| 6-g | 93 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC220 | 機械学習モデルを用いた農薬らしさを評価するスコアの開発
| Machine Learning Quantitative Structure-Activity Relationship Pesticide
| 6-g | 120 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC221 | 生成モデルを用いた有機半導体材料の候補分子の探索
| Machine learning Organic semiconductor Hierarchical Variational Autoencoder
| 6-f | 242 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC228 | 大規模言語モデルを用いた有機反応タイプ予測
| Chemical reaction engineering Chemical reaction prediction Large language model
| 6-f | 162 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC229 | プラスチック分解酵素の分解活性および熱安定性を予測する機械学習モデルの開発
| machine learning bioinformatics plastics-degrading enzymes
| 6-g | 378 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC230 | 新規モダリティを考慮した医薬品製造プロセスのモデル化と評価
| New modality Overall process model Process mass intensity
| 6-b | 328 |
第 2 日 13:20~ 15:20 | PC234 | 統合失調症の新規薬剤候補提案のための機械学習モデル構築
| Machine learning Drug design Schizophrenia
| 6-g | 373 |
第 2 日 14:00~ 14:20 | G216 | DEM粗視化モデルを用いた固気液三相流における固体粒子混合挙動の解析
| DEM-VOF Coarse-graining DEM Gas-solid-liquid system
| 2-e | 56 |
第 2 日 15:20~ 15:40 | G220 | フリーズドライプロセス用コンデンサーの水蒸気除去性能に関する数理モデルの検討
| freeze-drying mass transfer
| 2-e | 383 |
第 2 日 16:00~ 16:20 | K222 | 反応モデルを用いたチタンの水素吸蔵・放出反応による蓄放熱特性予測
| Reaction kinetics Heat storage Metal hydride
| 9-b | 371 |
第 3 日 9:40~ 10:00 | H303 | 性状制御のための複雑な反応プロセスの近似モデル
| process control
| 6-d | 557 |
第 3 日 10:20~ 10:40 | H305 | 半教師あり学習を活用したポリイミドエアロゲルの物性予測モデルの構築
| Materials Informatics Polyimide Aerogel Semi-Supervised Learning
| 6-g | 221 |
第 3 日 13:20~ 15:20 | PE335 | リファンピシン/アルギン酸複合ナノ粒子の最適化とモデル腸膜を用いた徐放特性の評価
| calcium alginate rifampicin nanoparticle
| 12-d | 395 |