| jh240061 |
環境循環型社会の実現に向けたポリマーインフォマティクスのデータ基盤構築 |
| 課題代表者 |
佐藤正寛(東京大学・工学系研究科)
Masahiro Sato
(School of EngineeringThe University of Tokyo)
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| 概要 |
計算科学データをもとにしたポリマーインフォマティクスのデータ基盤を構築する。データベースの利活用により，環境循環型社会の実現に必要な高機能ポリマー材料の創出を促すことを目的とする。ポリマーの多階層性を考慮した網羅的な計算結果に対してデータベース化を行い，同時に，各スケールでのポリマー物理量を推算するAIモデルを実装する。データの共有と利活用を行うための基盤を整備することでポリマー設計を推進する。
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| 関連Webページ |
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| 報告書等 |
研究紹介ポスター
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最終報告書
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| 業績一覧 |
(1) 学術論文 （査読あり） |
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Hajime Shimakawa, Akiko Kumada, Masahiro Sato, 2024, Prevention of Leakage in Machine Learning Prediction for Polymer Composite Properties, Journal of Chemical Information and Modeling, 64 (9), 3621-3629
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Hiroto Yokoyama, Hajime Shimakawa, Akiko Kumada, Masahiro Sato, 2024, Modulating thermal and electrical conductivities in polymers: An approach toward extracting molecular design rules through atomistic simulations, Applied Physics Letters, 124 (18)
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Hajime Shimakawa, Takahiro Umemoto, Akiko Kumada, Masahiro Sato, 2025, Computational Exploration and Experimental Verification for Designing SF<sub>6</sub> Alternatives, IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 32 (2), 667-673
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| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） |
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H. Yokoyama, T. Umemoto, A. Kumada, and M. Sato,“Force Field-Based Approaches Toward Designing High Thermal Conductivity Polymers”, A Meeting of the Materials Research Society 2025 Spring, MT03.09.04, 2025
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Hiroto Yokoyama, Hajime Shimakawa, Akiko Kumada, Masahiro Sato, 2024, A Study Towards Machine Learning Prediction of Thermal Conductivity of Polymers Based on Molecular Dynamics, 2024 IEEE 5th International Conference on Dielectrics (ICD), 1-4
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S. Inoue, M. Sato, A. Kumada, A Hybrid Method Combining Graph Fragmentation and Gen-
erative Models for Exhaustive Molecular Generation, A Meeting of the Materials Research Society 2025 Spring, MT03.07.04(2025)
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| (3) 国際会議発表（査読なし） |
| 該当なし |
| (4) 国内会議発表（査読なし） |
| 該当なし |
| (5) 公開したライブラリなど |
| 該当なし |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） |
| 該当なし |
