計算化学セミナー
～ 機械学習QSPR（定量的構造物性相関）の活用事例 ～
QSPR（定量的構造物性相関）は化学構造と物性との関係を統計的、数学的なモデルとして表現する手法で、迅速に物性値を予測できることから、これまでも高分子材料等の物性予測などに活用されてきています。近年、機械学習を活用した材料開発「マテリアルズ・インフォマティクス」が活発化してきており、上記QSPRでも従来の統計学的手法に加えて機械学習の手法が取り入れられたソフトウェアが開発されてきています。
工業技術センターでは、本年度公益財団法人JKA機械振興補助事業（公設工業試験研究所等における共同研究補助事業）において機械学習QSPRシステムを導入し、和歌山大学と連携しながら有機電子材料を中心に予測モデル作成の検討を進めてきました。今回は、その検討結果を紹介するとともに、皆様にご活用いただくにあたって、今後の利用環境等について紹介するセミナーを開催します。また、これから始めようとする方を対象に機械学習の概要についても紹介しますので、データサイエンスによる材料開発にご興味のある方は是非ご参加ください。
機械学習による有機電子材料の物性予測（イメージ）
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本セミナーの特徴 〇機械学習の化学系分野での利用の概要がわかる |
日 時
令和４年２月１７日（木） 14：00-15：40
開催方法
オンライン形式（Microsoft Teams）
内 容
（１）14：00 - 14：45
機械学習の概要と化学系分野での活用事例紹介
和歌山県工業技術センター 化学技術部 森 一
近年、化学系分野において機械学習の導入が加速化しており、工業技術センターでも機械学習を活用した化学系の材料物性予測システムの導入と活用を進めています。このような背景のもと、本発表ではこれから機械学習を活用しようとする方を対象に、機械学習の概要と実際の活用事例等について紹介します。
（２） 14 : 45 ～15 : 30
機械学習QSPRによる有機材料の物性予測モデルの作成
和歌山県工業技術センター 化学技術部 芳井 朝美
未知分子の物性を評価するには、一般的に、その分子を合成しなければならず、そのコストと時間が必要です。その労力をかけずに、物性値を予測する一つの方法として、機械学習によるモデル作成があります。工業技術センターでは、新規導入したシステムの利用によって、書籍やデータ集から分子構造と物性データを収集しながら予測モデルを作成しています。本発表では、有機電子材料として重要な物性値であるガラス転移点（Tg）と発光量子収率（PLQY）を例に、モデル作成までの道のりをご紹介いたします。
（３） 15 : 30 ～15 : 40
事務連絡（機械学習QSPRシステムの今後の運用予定等）
和歌山県工業技術センター 化学技術部 森 一
参加費
無料
参加申込期限
令和4年2月10日（木）
参加条件
WEB会議ソフトMicrosoft Teamsの操作が可能でパソコン、インターネット環境等について、各自でご準備できる方。
参加申込み
下記①～⑤を記入の上、担当者までお申込みください。
①貴社名
②所属・役職
③お名前
④電話番号
⑤メールアドレス（WEBセミナーIDの送付先）
複数で聴講予定の方は、代表者の①～⑤の情報と聴講予定人数をご連絡ください。
＊特に定員は設けませんが、万が一アクセス予定数が非常に大きくなった場合は、各社からの申込みアクセス数や申込み順等を考慮して、アクセス数の制限をお願いする場合がありますので、予めご了承ください。
【担当者】
| 〒649-6261 |
和歌山市小倉６０ 和歌山県工業技術センター 化学技術部 森（もり）一 |
TEL：073-477-1271 FAX：073-477-2880 E-mail: hmori[at]wakayama-kg.jp （[at]を＠に変換して下さい） |
2022年01月11日
