久池井 茂グループ
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久池井 茂KUCHII Shigeru北九州工業高等専門学校 http://w3-cise.kct.ac.jp/kuchii/ |
研究開発テーマ
数理統計およびマテリアルズインフォマティクス手法を活用した構造解析
研究概要
本グループでは、ステージ１において、耐熱性（高ガラス転移温度）・加工性（低粘度）・生産性（短硬化時間）を示すエポキシ系の処方を見出した。一方で、実際には現場（特に実験を主とする人）への展開が大きなハードルであることも明らかとなった。機械学習を扱う我々は、次世代接着技術の発展には化学分野に精通した実験者がMIによる解析を実施できることが一つの近道であると考える。
ステージ１では機械学習分野を得意としない方が低コストで容易に機械学習が行えるツールを開発した。ステージ２ではその機械学習ソフトウェアの普及と展開を行いつつ、エポキシ系、界面データに適用し、要件を満たす処方およびプロセス条件を見出す。実際のデータセットに用いることで、問題点を洗い出しつつ実験・解析のモデルケースを構築し、幅広い展開を目指す。目標は、研究開発を行っているソフトウェアをエポキシ系、界面データに適用し、MIを活用した実験による検証を通して有用性を示すことである。モデルケースの解析や使用者からのフィードバックをもとに機械学習ソフトウェアver1.0の評価を実施し、機能改善した機械学習ソフトウェアをバージョンアップする。
機械学習ソフトウェアとそれに基づく高温劣化した樹脂の強度予測
