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MDPF利活用事例

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  1. 既存のポリマー分解性データセットは必ずしも十分ではなく、測定環境の違いもあり、直接比較が困難
  2. 分解性データを直接比較することができない3種類のデータセットを用意し、ランキングベースの機械学習手法でデータセットを統合し、分解性予測モデルを構築
  3. 構築したモデルをPoLyInfoデータに適用し、分解性が高いポリマーと低いポリマーを効果的に識別

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  1. PoLyInfoを活用した耐熱性と透明性を両立した高分子材料の探索
  2. 構造が既知だが物性が未知のポリマーに絞って探索する「例外的探索法」
  3. 科学的知識、計算化学、既知の実験情報も利用した、ラボスケールでの迅速な材料開発

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