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シュ ケンシン
朱 見深 助教
東京理科大学 創域理工学部 情報計算科学科
朱 見深 助教
東京理科大学 創域理工学部 情報計算科学科
| グループ |
IT |
| 研究・技術キーワード | 整数計画法、機械学習、化合物推定、QSAR/QSPR |
| 研究・技術テーマ |
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| 研究・技術内容 | 指定された物性値を有する化合物の推定に関する研究に取り組んできました。既存の手法の殆どは、解におけるある種の最適性と厳密性という二つの重要な性質が保証されていません。この問題を解決するために、混合整数線形計画法（MILP）と機械学習を用いた新たな逆定量的構造物性相関（逆QSAR）モデルを開発しました。これにより、扱える化合物の種類、推定可能な化合物の原子の数、及び推定速度が大幅に向上しました。具体的に、数分間で最大50個の非水素原子を含む化学グラフ（化合物のグラフ理論に基づく表現）を生成することに成功しました。 |
| 産業への利用 | |
| 可能な産学連携形態 | |
| 具体的な産学連携形態内容 | |
| その他所属研究機関 | |
| 所属研究室 | |
| 所有研究装置 | |
| SDGs |
