機械学習
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機械学習と計算化学を融合したデータ駆動的な反応選択性の解明
第612回のスポットライトリサーチは、横浜国立大学 大学院理工学府(五東研究室)博士課程後期1年の坂口大門 さんにお願いしました。今回ご紹介するのは、反応の立体選択性を予測する機械学習モデル開発に関する成果です。本手法を用いて323…
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【データケミカル】正社員採用情報
<求める人物像>「データサイエンスによるものづくり産業の変革に熱意のある方」…
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高選択的な不斉触媒系を機械学習と「投票」で予測する
2019年にこちらの記事でイリノイ大学・Scott E. Denmark教授らの三次元分子構造を用い…
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合成ルートはどれだけ”良く”できるのか?分子構造からプロセス質量強度を予測する SMART-PMI
概要医薬品をはじめとする有機分子の工業生産では、単に経済的につくるだけでなく、環境への影響に配慮…
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第64回「実際の化学実験現場で役に立つAIを目指して」―小島諒介 講師
第64回目の研究者へのインタビューは京都大学大学院医学研究科の小島諒介 先生にお願いいたしました。…
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小島 諒介 Ryosuke Kojima
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データケミカル株式会社ってどんな会社?
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機械学習による不⻫有機触媒の予測⼿法の開発
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Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクスープログラミング・ノックで基礎を完全習得ー
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タンパク質の構造ゆらぎに注目することでタンパク質と薬の結合親和性を評価する新手法
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天才プログラマー タンメイが教えるJulia超入門
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第53回「すべての化学・工学データを知識に変える」金子弘昌准教授
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金子 弘昌 Hiromasa Kaneko
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山西芳裕 Yoshihiro Yamanishi
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第25回ケムステVシンポ「データサイエンスが導く化学の最先端」を開催します!
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MIを組織内で90日以内に浸透させる3ステップ