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講演申し込み一覧（シンポジウム・講演分類別）

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6) システム・情報・シミュレーション

6-f. 情報処理技術

最終更新日時：2025-12-31 18:59:01

この分類でよく使われ
ているキーワード		キーワード受理件数
Machine Learning11件***
Ames Test2件
bioinformatics1件

受理
番号		講演題目／発表者キーワード発表形式
8機械学習モデルを用いたイオン伝導率の高い新規固体電解質材料の結晶構造の提案
(明治大院理工) (学)○石川 愛理・ (明治大理工) (正)金子 弘昌		Solid Electrolyte
Machine Learning
Materials Informatics
P
10任意の多元系結晶構造に適用可能な高精度変分オートエンコーダの検討
(明治大院理工) (学)○大西 一颯・ (学)石川 愛理・ (明治大理工) (正)金子 弘昌		Machine Learning
Crystal Structure VAE
Latent Representation of Materials
P
23ラベルなし・食材・臨床データを用いた薬物間相互作用予測モデルの予測精度向上の検討
(明治大院理工) (学)○小坂井 颯麻・ (明治大理工) (正)金子 弘昌		Drug-drug interaction
Machine learning
Positive-unlabeled learning
P
52機械学習モデルと敵対的生成ネットワークによる統合失調症に対する新規薬物候補提案
(明治大院理工) (学)○木村 昭瑛・ (明治大理工) (正)金子 弘昌		Machine learning
Drug design
Schizophrenia
P
120シミュレーションデータを活用した赤外分光スペクトルによる誘電率の予測
(レゾナック) (法)○小林 柊司・ (法)永井 裕希・ (法)田中 直敬		infrared spectra
machine learning
P
133生体セラミックスにおけるin vivo実験とin vitro実験との間の相関関係の検討
(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
P
139機械学習モデルの予測値の信頼性を考慮した有機半導体の低再配向エネルギー化に向けた分子生成
(明治大院理工) (学)○内堀 優太・ (パナソニックインダストリー) 松澤 伸行・ 前嶋 宏行・ 安藤 達人・ (明治大理工) (正)金子 弘昌		Machine learning
Generative adversarial networks
Organic semiconductor
P
155Conditional hierarchical variational autoencoderによる環構造数を制御した分子生成と低再配向エネルギー分子の探索
(明治大院理工) (学)○竹内 誠・ (パナソニックインダストリー) 安藤 達人・ 松澤 伸行・ 前嶋 宏行・ (明治大理工) (正)金子 弘昌		Conditional Hierarchical Variational Autoencoder
Molecule Generation
Reorganization Energy
P
165新しい材料とプロセスの組み合わせに対するゼロショット品質予測法
(第一三共/京大院情報) (法)○佐藤 堪太・ (京大院情報) (正)加納 学		Transfer learning
Zero-shot regression
Process Change
O
175Ames試験における機械学習予測モデルの精度向上に向けた分子特徴量の比較検討
(IHI) (法)○長野 理紗・ (法)宮嶋 篤海・ (法)石井 浩介・ (正)高橋 克巳・ (工学院大院工) (学)近藤 和眞・ (学)宮武 紘士朗・ (工学院大先進工) (正)高羽 洋充		Ames test
Machine learning
P
315MRI画像を用いたアルツハイマー病進行指標のマルチスケールリグレッション
(名大院情報) (学)○関谷 拓己・ (山形大医) 坂本 和貴・ 小林 良太・ (福島県医大) 川勝 忍・ (名大院情報) (正)松田 圭悟		Alzheimer's disease
MRI analysis
Deep learning
P
316脳MRI画像を用いたメタ学習による疾患予測における基礎的検討
(名大院情報) (学)○藤井 和優・ (山形大医) 坂本 和貴・ 小林 良太・ (福島県医大) 川勝 忍・ (名大院情報) (正)松田 圭悟		Machine Learning
Neurodegenerative diseases
Meta-learning
P
336汎用機械学習ポテンシャルとレアイベントサンプリング手法を組み合わせたポリマーの重合、分解反応
(Preferred Networks) (正)外海 駿輔		uMLIP
reaction
rare event
O
387多糖類の水蒸気吸着量予測のための機械学習モデルの開発
(明治大院理工) (学)○野村 亮太・ 永井 一清・ (正)金子 弘昌		Machine learning
Polysaccharides
Water vapor sorption
P
538機械学習モデルを用いた高い熱安定性および分解活性をもつ新規プラスチック分解酵素の設計
(明治大院理工) (学)○大熊 彩水・ (正)金子 弘昌		machine learning
bioinformatics
plastics-degrading enzymes
P
585COSMO-vacancyモデルを活用した超臨界CO2に対する溶解度の予測
(科学大物質理工) (学)○Puprompan Purin・ (正)織田 耕彦・ 下山 裕介		COSMO-vacancy
activity coefficient
supercritical CO2
P
614分子表現方法を改良したAmes試験のGCN予測モデルの開発
(工学院大院工) (学)○近藤 和眞・ (学)宮武 紘士朗・ (IHI) (法)長野 理紗・ (法)宮嶋 篤海・ (法)石井 浩介・ (正)高橋 克巳・ (工学院大先進工) (正)高羽 洋充		Machine Learning
Ames Test
Molecule Graph
P
663方程式-変数グラフの分割による物理モデル自動構築アルゴリズムの高速化
(京大院情報) (正)○加藤 祥太・ (正)加納 学		Automated physical modeling
Equation-based modeling
Graph partitioning
O
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