2026/04/29 更新

写真a

カネコ　ヒロマサ
金子　弘昌
KANEKO Hiromasa
所属
学部 理工学部 専任教授
職名
専任教授
ホームページ
https://datachemeng.com/
外部リンク

学位

  • 博士(工学) （ 東京大学 ）

研究キーワード

  • 時間変数

  • プロセス設計

  • 材料設計

  • 分子設計

  • ケモインフォマティクス

  • プロセスインフォマティクス

  • マテリアルズインフォマティクス

  • 機械学習

  • 直接的逆解析

  • 実験計画法

  • ベイズ最適化

  • 能動学習

  • ソフトセンサー

  • アンサンブル学習

  • 予測誤差

  • ベイズの定理

  • 時間差分

  • 適応型モデル

  • プロセス管理

  • モデルの劣化

研究分野

  • ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 反応工学、プロセスシステム工学

経歴

  • 明治大学   理工学部   専任講師

    2017年4月 - 2020年3月

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  • 東京大学   工学（系）研究科（研究院）   助教

    2012年4月 - 2017年3月

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論文

  • Robust machine learning and ensemble learning approach to predict variation in experimental data for multiple measurements and anomalies

    Yuta Sakai, Motosuke Katayama, Hiromasa Kaneko

    Analytical Sciences   2026年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s44211-026-00919-9

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  • Construction of a multi-label odor prediction model based on molecular structures and olfactory receptor binding profiles with a novel interpretability framework

    Yuta Wakutsu, Hiromasa Kaneko

    Analytical Sciences   2026年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s44211-026-00900-6

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  • Design of a green ammonia production process by machine learning

    Sho Takaoka, Hiromasa Kaneko

    Analytical Sciences   2026年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s44211-026-00903-3

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  • Deep autoencoder for low dimensionality for high dimensional data in regression models and direct inverse analysis of models

    Hiromasa Kaneko

    Analytical Sciences   2026年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s44211-026-00904-2

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  • Machine Learning Models Predicting Solubility and Polymerizability of Polyimides Considering Multiple Monomers for CO2 Separation Membranes

    Yuto Shino, Motosuke Katayama, Yuri Ito, Hiromasa Kaneko

    Molecular Informatics   2026年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.70032

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  • Development of machine learning models for predicting properties of carbon materials and design of process conditions for production of materials with desired multiple properties

    Masayoshi Matsubara, Ryo Sasaki, Jun P. Takahara, Shinji Moritake, Yasuyuki Harada, Hiromasa Kaneko

    Analytical Sciences   2026年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s44211-026-00890-5

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  • Enhancing the Interpretability of Asymmetric Catalysis CoMFA through PLS (n = 1) with Contribution Map Merging and Spatial Aggregation

    Yuta Sumii, Hiromasa Kaneko

    The Journal of Organic Chemistry   2026年2月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.joc.5c02293

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  • Design of Gold Extraction Solvents Using Machine Learning Models

    Takuto Tsunemi, Tatsuya Oshima, Hiroki Yokota, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2026年2月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.5c11629

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  • Infrared Spectral Descriptors for Reaction Yield Prediction: Toward Redefining Experimental Spaces

    Yuya Endo, Hiromasa Kaneko

    Molecular Informatics   2026年2月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.70019

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  • Machine Learning–Driven Design of Sustainable Polymer Membranes: Integrated Prediction of Gas Permeability, Selectivity, and Biodegradability

    Haruki Ochiai, Kazukiyo Nagai, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2026年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.5c10251

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  • Adsorption Energy Prediction Model for CO2 Reduction on Electrocatalysts Containing Previously Unencountered Metal Elements

    Issa Onishi, Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemical Information and Modeling   2026年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.5c02182

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  • Beware of optimality criteria in design of experiments: New criterion based on distance to the ideal distribution for advanced machine learning

    Hiromasa Kaneko

    Materials Today Communications   2026年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.mtcomm.2026.114648

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  • Post-ageing guided closed-loop discovery of multi-element alloy catalysts for automotive exhaust purification

    Hitoshi Mikami, Azusa Kamiyama, Kohei Kusada, Megumi Mukoyoshi, Hiromasa Kaneko, Masaaki Haneda, Hiroshi Maeno, Tomokazu Yamamoto, Yasukazu Murakami, Hiroshi Kitagawa

    Nanoscale Advances   2026年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1039/D5NA01017A

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  • Construction and Improvement of a Model for Quantifying Blood Glucose Concentration Using Mid‐Infrared Spectroscopy

    Yuta Takami, Keita Miyagawa, Yuki Tsuda, Koichi Akiyama, Yuji Matsuura, Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemometrics   2025年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/cem.70091

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  • Design of Polymeric Nickel Catalysts for Suzuki–Miyaura Type Cross–Coupling Reaction Using Machine Learning

    Sho Takaoka, Zhenzhong Zhang, Yoichi M. A. Yamada, Hiromasa Kaneko

    ACS Applied Polymer Materials   2025年11月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsapm.5c02957

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  • Development of Pesticide-Likeness Scores and Models for Predicting Pesticide Activity of Molecular Scaffolds with Machine Learning

    Yuta Sakai, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2025年11月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.5c07323

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  • Distortion prediction model considering process types in film manufacturing process and identification of critical process variables

    Yuta Wakutsu, Satoshi Natori, Hiroki Ochiai, Kazuya Suda, Hiromasa Kaneko

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   2025年9月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2025.105474

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  • Batch Process Design Including Initial and Operating Conditions and Online Property Estimation in Acrylic Resin Polymerization

    Rinta Kawagoe, Fumiya Hamada, Kazutoshi Terauchi, Toshinori Yamaji, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2025年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.5c01274

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  • Prediction of Bone Formation Rate of Artificial Bone With Machine Learning Models Considering the Variation of Experimental Results

    Yuta Sakai, Shota Horikawa, Mamoru Aizawa, Hiromasa Kaneko

    Analytical Science Advances   2025年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/ansa.70021

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  • Design of the Ethylbenzene production process using machine learning

    Eri Ishikawa, Hiromasa Kaneko

    Case Studies in Chemical and Environmental Engineering   2025年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.cscee.2025.101157

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  • Correlations between the constituent molecules, crystal structures, and dielectric constants in organic crystals

    Yuya Shiraki, Hiromasa Kaneko

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   2025年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2025.105376

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  • Development of a Model for Predicting the Adsorption Performance of Zeolites and Designing New Zeolites

    Ruka Ando, Hiromasa Kaneko

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2025年5月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.5c00225

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  • Adaptive Design of Experimental Conditions for LaFeO3 Crystals with Experiments and Bayesian Optimization

    Daigo Kaneko, Risa Iwatsubo, Hajime Wagata, Hiromasa Kaneko

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2025年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.4c04680

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  • Machine Learning Model for Predicting Dielectric Constant of Epoxy Resin with Additional Data Selection and Design of Monomer Structures for Low Dielectric Constant

    Yuya Shiraki, Yuko Kawanami, Kenichi Shinmei, Hiromasa Kaneko

    ACS Applied Polymer Materials   2025年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsapm.4c03279

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  • Molecular Odor Prediction Using Olfactory Receptor Information

    Yuta Wakutsu, Hiromasa Kaneko

    Molecular Informatics   2025年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.202400274

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  • Data analysis on yield and electrical properties of proton-conducting ceramic fuel cells

    Yamato Nakanishi, Hiromasa Kaneko

    Next Research   2025年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.nexres.2025.100161

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  • Prediction of CFD Simulation Results Using Machine-Learning Models and Process Designs Based on Direct Inverse Analysis of the Models

    Hiromasa Kaneko

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2025年2月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.4c03669

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  • Construction of Machine Learning Models to Predict the Maximum Absorption Wavelength Considering the Solute and Solvent and Inverse Analysis of the Models

    Haruki Ochiai, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2025年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.4c07490

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  • Improving Molecular Design with Direct Inverse Analysis of QSAR/QSPR Model

    Yuto Shino, Hiromasa Kaneko

    Molecular Informatics   2025年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.202400227

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  • Data-driven exploration of layered double hydroxide crystals exhibiting high fluoride ion adsorption properties and chemical stability

    Fumitaka Hayashi, Ryuki Harada, Hiroaki Sugitani, Hiromasa Kaneko, Tien Quang Nguyen, Mongkol Tipplook, Tetsuya Yamada, Michihisa Koyama, Katsuya Teshima

    CrystEngComm   2025年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1039/D5CE00313J

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  • Exploring Molecular Descriptors and Acquisition Functions in Bayesian Optimization for Designing Molecules with Low Hole Reorganization Energy

    Rinta Kawagoe, Tatsuhito Ando, Nobuyuki N. Matsuzawa, Hiroyuki Maeshima, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2024年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.4c09124

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  • Cloud point prediction model for polyvinyl alcohol production plants considering process dynamics

    Ayami Ohkuma, Yoshihito Yamauchi, Nobuhito Yamada, Satoshi Ooyama, Hiromasa Kaneko

    Results in Engineering   2024年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.rineng.2024.103475

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  • Adaptive soft sensor considering process state in film manufacturing process and identification of critical process variables

    Yuya Shiraki, Yuki Nakayama, Satoshi Natori, Kazuya Suda, Yuki Ono, Hiromasa Kaneko

    Results in Chemistry   2024年7月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.rechem.2024.101677

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  • Predicting product quality and optimising process design using dynamic time warping in batch processes with varying batch times

    Shuto Yamakage, Kazutoshi Terauchi, Fumiya Hamada, Toshinori Yamaji, Hiromasa Kaneko

    Case Studies in Chemical and Environmental Engineering   2024年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.cscee.2024.100655

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  • Molecular Design of Novel Herbicide and Insecticide Seed Compounds with Machine Learning

    Yuki Nakayama, Saki Morishita, Hayato Doi, Tatsuya Hirano, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2024年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.4c00655

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  • Evaluation and Optimization Methods for Applicability Domain Methods and Their Hyperparameters, Considering the Prediction Performance of Machine Learning Models

    Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2024年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.3c08036

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  • Clustering method for the construction of machine learning model with high predictive ability

    Hiromasa Kaneko

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   2024年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2024.105084

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  • Development of New Molecular Descriptors Based on Flare Software Considering Three-Dimensional Chemical Structures

    Yuki Nakayama, Hiromasa Kaneko

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2024年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.3c02775

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  • Development of a Flux-Method Process Informatics System and Its Application in Growth Control for Layered Perovskite Ba5Nb4O15 Crystals

    Tetsuya Yamada, Hiromasa Kaneko, Fumitaka Hayashi, Tatsuya Doi, Michihisa Koyama, Katsuya Teshima

    Crystal Growth & Design   2023年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.cgd.3c00828

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  • T-Gen: Time series data generator for inverse analysis of machine learning models

    Hiromasa Kaneko

    Case Studies in Chemical and Environmental Engineering   2023年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.cscee.2023.100475

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  • Simultaneous Design of Gas Separation Membranes and Schemes through Combined Process and Materials Informatics

    Shunsuke Yuyama, Hiromasa Kaneko

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2023年11月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.3c02444

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  • Design of Ammonia Borane Dehydrogenation Catalysts Using Previous Study Data, Public Data, and Machine Learning

    Daisuke Sugizaki, Hiromasa Kaneko

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2023年11月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.3c02591

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  • Defect rate prediction and failure‐cause diagnosis in a mass‐production process for precision electric components

    Hiromasa Kaneko

    Analytical Science Advances   2023年10月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/ansa.202300019

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  • Catalyst Design and Feature Engineering to Improve Selectivity and Reactivity in Two Simultaneous Cross-Coupling Reactions

    Kohei Motojima, Abhijit Sen, Yoichi M. A. Yamada, Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemical Information and Modeling   2023年9月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.3c01196

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  • Enhancing the Search Performance of Bayesian Optimization by Creating Different Descriptor Datasets Using Density Functional Theory

    Toshiharu Morishita, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2023年9月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.3c04891

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  • Robust Design of a Dimethyl Ether Production Process Using Process Simulation and Robust Bayesian Optimization

    Yuki Nakayama, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2023年8月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.3c02344

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  • Predictive Modeling of HMG-CoA Reductase Inhibitory Activity and Design of New HMG-CoA Reductase Inhibitors

    Shigeyoshi Samizo, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2023年8月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.3c02567

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  • Retrosynthetic and Synthetic Reaction Prediction Model Based on Sequence‐to‐Sequence with Attention for Polymer Designs

    Hiroaki Taniwaki, Hiromasa Kaneko

    Macromolecular Theory and Simulations   2023年7月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/mats.202300011

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  • Interpretation of Machine Learning Models for Data Sets with Many Features Using Feature Importance

    Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2023年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.3c03722

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  • Molecular Descriptors, Structure Generation, and Inverse QSAR/QSPR Based on SELFIES

    Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2023年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.3c01332

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  • Nanoscale chemical patterning of graphite at different length scales 査読

    Sasikumar Rahul, Miriam C. Rodríguez González, Shingo Hirose, Hiromasa Kaneko, Kazukuni Tahara, Kunal S. Mali, Steven De Feyter

    Nanoscale   15 ( 24 )   10295 - 10305   2023年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1039/d3nr00632h

    Scopus

    PubMed

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  • Design of batch process with machine learning, feature extraction, and direct inverse analysis

    Shuto Yamakage, Hiromasa Kaneko

    Case Studies in Chemical and Environmental Engineering   2023年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.cscee.2023.100308

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  • Spatially Controlled Aryl Radical Grafting of Graphite Surfaces Guided by Self-Assembled Molecular Networks of Linear Alkane Derivatives: The Importance of Conformational Dynamics

    Sota Aoi, Shingo Hirose, Wakana Soeda, Hiromasa Kaneko, Kunal S. Mali, Steven De Feyter, Kazukuni Tahara

    Langmuir   2023年5月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.langmuir.2c03434

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  • Machine Learning Model for Predicting the Material Properties and Bone Formation Rate and Direct Inverse Analysis of the Model for New Synthesis Conditions of Bioceramics

    Kohei Motojima, Rina Shiratsuchi, Kitaru Suzuki, Mamoru Aizawa, Hiromasa Kaneko

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2023年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.3c00332

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  • Selecting optimum miRNA panel for miRNA signature-based companion diagnostic model to predict the response of R-CHOP treatment in diffuse large B-cell lymphoma

    Noriko Nakamura, Risa Hamada, Hiromasa Kaneko, Seiichi Ohta

    Journal of Bioscience and Bioengineering   2023年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.jbiosc.2023.01.005

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  • Local interpretation of nonlinear regression model with k-nearest neighbors

    Hiromasa Kaneko

    Digital Chemical Engineering   2023年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.dche.2022.100078

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  • De Novo Direct Inverse QSPR/QSAR: Chemical Variational Autoencoder and Gaussian Mixture Regression Models

    Kohei Nemoto, Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemical Information and Modeling   2023年2月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.2c01298

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  • Initial Sample Selection in Bayesian Optimization for Combinatorial Optimization of Chemical Compounds

    Toshiharu Morishita, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2023年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.2c05145

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  • Process-Informatics-Assisted Preparation of Lithium Titanate Crystals with Various Sizes and Morphologies

    Daigo Kaneko, Hiromasa Kaneko, Fumitaka Hayashi, Kohei Fukaishi, Tetsuya Yamada, Katsuya Teshima

    Industrial & Engineering Chemistry Research   2023年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.2c02729

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  • Direct prediction of the batch time and process variable profiles using batch process data based on different batch times

    Hiromasa Kaneko

    Computers & Chemical Engineering   2023年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.compchemeng.2022.108072

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  • True Gaussian mixture regression and genetic algorithm-based optimization with constraints for direct inverse analysis

    Hiromasa Kaneko

    Science and Technology of Advanced Materials: Methods   2022年12月

    　詳細を見る

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/27660400.2021.2024101

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  • Integration of Materials and Process Informatics: Metal Oxide and Process Design for CO2 Reduction

    Ryo Iwama, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2022年12月

    　詳細を見る

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acsomega.2c06008

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  • Design of adaptive soft sensor based on Bayesian optimization

    Shuto Yamakage, Hiromasa Kaneko

    Case Studies in Chemical and Environmental Engineering   2022年12月

    　詳細を見る

    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.cscee.2022.100237

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  • Design of Molecules with Low Hole and Electron Reorganization Energy Using DFT Calculations and Bayesian Optimization

    Tatsuhito Ando, Naoto Shimizu, Norihisa Yamamoto, Nobuyuki N. Matsuzawa, Hiroyuki Maeshima, Hiromasa Kaneko

    The Journal of Physical Chemistry A   2022年9月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jpca.2c05229

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  • Symmetry and spacing controls in periodic covalent functionalization of graphite surfaces templated by self-assembled molecular networks 査読

    Shingo Hashimoto, Hiromasa Kaneko, Steven De Feyter, Yoshito Tobe, Kazukuni Tahara

    NANOSCALE   14 ( 35 )   12595 - 12609   2022年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1039/d2nr02858a

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  • Design and Analysis of Metal Oxides for CO2 Reduction Using Machine Learning, Transfer Learning, and Bayesian Optimization

    Ryo Iwama, Koji Takizawa, Kenichi Shinmei, Eisuke Baba, Noritoshi Yagihashi, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   7 ( 12 )   10709 - 10717   2022年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society ({ACS})  

    DOI： 10.1021/acsomega.2c00461

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  • Genetic Algorithm-Based Partial Least-Squares with Only the First Component for Model Interpretation

    Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   7 ( 10 )   8968 - 8979   2022年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society ({ACS})  

    DOI： 10.1021/acsomega.1c07379

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  • Deep Convolutional Neural Network with Deconvolution and a Deep Autoencoder for Fault Detection and Diagnosis

    Yasuhiro Kanno, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2022年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society ({ACS})  

    DOI： 10.1021/acsomega.1c06607

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  • Development of Prediction Models for the Self-Accelerating Decomposition Temperature of Organic Peroxides

    Toshiharu Morishita, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   2022年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society ({ACS})  

    DOI： 10.1021/acsomega.1c06481

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  • Correlation between the Metal and Organic Components, Structure Property, and Gas-Adsorption Capacity of Metal–Organic Frameworks

    Shunsuke Yuyama, Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemical Information and Modeling   61 ( 12 )   5785 - 5792   2021年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society ({ACS})  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.1c01205

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  • Adaptive soft sensor ensemble for selecting both process variables and dynamics for multiple process states

    Nobuhito Yamada, Hiromasa Kaneko

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   2021年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2021.104443

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  • Design of Experimental Conditions with Machine Learning for Collaborative Organic Synthesis Reactions Using Transition-Metal Catalysts

    Tomoya Ebi, Abhijit Sen, Raghu N. Dhital, Yoichi M. A. Yamada, Hiromasa Kaneko

    ACS Omega   6 ( 41 )   27578 - 27586   2021年10月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Chemical Society ({ACS})  

    DOI： 10.1021/acsomega.1c04826

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  • Transfer learning and wavelength selection method in NIR spectroscopy to predict glucose and lactate concentrations in culture media using VIP‐Boruta

    Hiromasa Kaneko, Shunsuke Kono, Akihiro Nojima, Takuya Kambayashi

    Analytical Science Advances   2 ( 9-10 )   470 - 479   2021年10月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/ansa.202000177

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  • Prediction of spin–spin coupling constants with machine learning in NMR

    Kaina Shibata, Hiromasa Kaneko

    Analytical Science Advances   2 ( 9-10 )   464 - 469   2021年10月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/ansa.202000180

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  • Estimating the reliability of predictions in locally weighted partial least‐squares modeling

    Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemometrics   35 ( 9 )   2021年9月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/cem.3364

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  • Design of ethylene oxide production process based on adaptive design of experiments and Bayesian optimization

    Ryo Iwama, Hiromasa Kaneko

    Journal of Advanced Manufacturing and Processing   3 ( 3 )   2021年7月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/amp2.10085

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  • Examining variable selection methods for the predictive performance of regression models and the proportion of selected variables and selected random variables

    Hiromasa Kaneko

    Heliyon   7 ( 6 )   2021年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier {BV}  

    DOI： 10.1016/j.heliyon.2021.e07356

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  • Design of thermoelectric materials with high electrical conductivity, high Seebeck coefficient, and low thermal conductivity

    Hiroki Yoshihama, Hiromasa Kaneko

    Analytical Science Advances   2 ( 5-6 )   289 - 294   2021年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/ansa.202000114

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  • Estimation and visualization of process states using latent variable models based on Gaussian process

    Hiromasa Kaneko

    Analytical Science Advances   2 ( 5-6 )   326 - 333   2021年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/ansa.202000122

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  • Support vector regression that takes into consideration the importance of explanatory variables

    Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemometrics   35 ( 4 )   2021年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/cem.3327

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  • Two‐ and Three‐dimensional Quantitative Structure‐activity Relationship Models Based on Conformer Structures

    Fumika Nitta, Hiromasa Kaneko

    Molecular Informatics   40 ( 3 )   2000123 - 2000123   2021年3月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Wiley  

    DOI： 10.1002/minf.202000123

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  • Ensemble Just-in-time Model Based on Gaussian Process Dynamical Models for Nonlinear and Dynamic Processes, 査読

    Yasuhiro Kanno, Hiromasa Kaneko

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   2020年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Porous Self-Assembled Molecular Networks as Templates for Chiral-Position-Controlled Chemical Functionalization of Graphitic Surfaces 査読

    Kazukuni Tahara, Yuki Kubo, Shingo Hashimoto, Toru Ishikawa, Hiromasa Kaneko, Anton Brown, Brandon E. Hirsch, Steven De Feyter, Yoshito Tobe

    JOURNAL OF THE AMERICAN CHEMICAL SOCIETY   142 ( 16 )   7699 - 7708   2020年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/jacs.0c02979

    Web of Science

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  • Improvement of Predictive Accuracy in Semi-Supervised Regression Analysis by Selecting Unlabeled Chemical Structures 査読

    asuhiro Kanno, Hiromasa Kaneko

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   2019年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Estimation of Predictive Performance for Test Data in Applicability Domains Using y-randomization 査読

    Hiromasa Kaneko

    Journal of Chemometrics   33 ( 9 )   2019年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/cem.3171

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  • 高屈折率および高ガラス転移温度をもつ高分子材料のモノマー設計 査読

    高野 森乃介, 金子 弘昌

    Journal of Computer Chemistry, Japan   2019年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • モデルの適用範囲の考慮したアンサンブル学習法の開発 査読

    佐藤 圭悟, 金子 弘昌

    Journal of Computer Chemistry, Japan   2019年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Formulation of the excess absorption in infrared spectra by numerical decomposition for effective process monitoring 査読

    Shojiro Shibayama, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Computers and Chemical Engineering   113   86 - 97   2018年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier Ltd  

    DOI： 10.1016/j.compchemeng.2018.01.025

    Scopus

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  • Sparse Generative Topographic Mapping for Both Data Visualization and Clustering 査読

    Journal of Chemical Information and Modeling   58 ( 12 )   2528 - 2535   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.8b00528

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  • Data Visualization, Regression, Applicability Domains and Inverse Analysis Based on Generative Topographic Mapping 査読

    Molecular Informatics   38 ( 3 )   1800088 - 1800088   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.201800088

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  • Automatic Outlier Sample Detection Based on Regression Analysis and Repeated Ensemble Learning 査読

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   177   74 - 82   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2018.04.015

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  • Beware of r2 even for Test Datasets: Using the Latest Measured y-values (r2LM) in Time Series Data Analysis 査読

    Journal of Chemometrics   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/cem.3093

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  • Discussion on Regression Methods Based on Ensemble Learning and Applicability Domains of Linear Sub-Models 査読

    Journal of Chemical Information and Modeling   58 ( 2 )   480 - 489   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.7b00649

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  • Illustration of Merits of Semi-supervised Learning in Regression Analysis 査読

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   182   47 - 56   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2018.08.015

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  • K-Nearest Neighbor Normalized Error for Visualization and Reconstruction - A New Measure for Data Visualization Performance 査読

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   176   22 - 33   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2018.03.001

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  • Selective Use of Adaptive Models Considering the Prediction Efficiencies 査読

    N. Yuge, K. Tanaka, K. Funatsu

    Industrial & Engineering Chemistry Research   57 ( 42 )   14286 - 14296   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.8b01171

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  • A new measure of regression model accuracy that considers applicability domains 査読

    Hiromasa Kaneko

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   171   1 - 8   2017年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2017.09.018

    Web of Science

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  • Novel Method Proposing Chemical Structures with Desirable Profile of Activities Based on Chemical and Protein Spaces 査読

    Iwao Maeda, Kiyoshi Hasegawa, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    MOLECULAR INFORMATICS   36 ( 12 )   2017年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.201700075

    Web of Science

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  • Detection of nonlinearity in soil property prediction models based on near-infrared spectroscopy 査読

    Lu Yan, Matheus S. Escobar, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   167   139 - 151   2017年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2017.04.001

    Web of Science

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  • Improvement of Process State Recognition Performance by Noise Reduction with Smoothing Methods 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN   50 ( 6 )   422 - 429   2017年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1252/jcej.16we325

    Web of Science

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  • lA Novel Calibration-Minimum Method for Prediction of Mole Fraction in Non-Ideal Mixture 査読

    Shojiro Shibayama, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AAPS PHARMSCITECH   18 ( 3 )   595 - 604   2017年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1208/s12249-016-0547-6

    Web of Science

    PubMed

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  • On Generative Topographic Mapping and Graph Theory combined approach for unsupervised non-linear data visualization and fault identification 査読

    Matheus S. Escobar, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING   98   113 - 127   2017年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.compchemeng.2016.12.009

    Web of Science

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  • Applicability Domains and Consistent Structure Generation 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    MOLECULAR INFORMATICS   36 ( 1-2 )   2017年1月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.201600032

    Web of Science

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  • Chemical-Space-Based de Novo Design Method To Generate Drug Like Molecules 査読

    Shunichi Takeda, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING   56 ( 10 )   1885 - 1893   2016年10月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.6b00038

    Web of Science

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  • Iterative optimization technology combined with wavelength selection based on excess absorption for a process analytical technology calibration-minimum approach 査読

    Shojiro Shibayama, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   156   137 - 147   2016年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2016.06.001

    Web of Science

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  • Ring system-based chemical graph generation for de novo molecular design 査読

    Tomoyuki Miyao, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF COMPUTER-AIDED MOLECULAR DESIGN   30 ( 5 )   425 - 446   2016年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s10822-016-9916-1

    Web of Science

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  • Development of an Adaptive Experimental Design Method Based on Probability of Achieving a Target Range through Parallel Experiments 査読

    Atsuyuki Nakao, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   55 ( 19 )   5726 - 5735   2016年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.6b00852

    Web of Science

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  • Preparation of comprehensive data from huge data sets for predictive soft sensors 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   153   75 - 81   2016年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2016.02.011

    Web of Science

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  • Ensemble locally weighted partial least squares as a just-in-time modeling method 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   62 ( 3 )   717 - 725   2016年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.15090

    Web of Science

    Scopus

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  • Inverse QSPR/QSAR Analysis for Chemical Structure Generation (from y to x) 査読

    Tomoyuki Miyao, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING   56 ( 2 )   286 - 299   2016年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.jcim.5b00628

    Web of Science

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  • <i>De novo</i>デザインのためのring systemsに基づいた化学構造創出

    宮尾 知幸, 金子 弘昌, 船津 公人

    YAKUGAKU ZASSHI   136 ( 1 )   101 - 106   2016年1月

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  • 創薬・化学研究における化合物・相互作用情報の活用<br/>～ケモインフォマティクスからの試み～

    金子 弘昌, 中村 真也, 川下 理日人

    YAKUGAKU ZASSHI   136 ( 1 )   95 - 96   2016年1月

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  • Generative Topographic Mapping Visualization Performance allied to Root Mean Square Error of Midpoint among Nearest Neighbors

    Matt Escobar, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2016   O17   2016年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    データ可視化プロセスにおいては、高次元空間内に分布しているデータを低次元へ写像することにより、データの特徴を把握する。本研究では、Generative Topographic Mapping (GTM) を利用した最適なマップ構築をするために、GTMにおけるハイパーパラメータを最適化する新規指標を検討した。GTMとは、確率分布を利用した非線形次元削減手法である。GTMに用いられるハイパーパラメタ最適化のために、誤差の二乗平均平方根(RMSE)を利用することが多いが、今回、写像の滑らかさを評価するため中点RMSEと最近傍探索の組み合わせを利用した指標を提案した。提案した指標の有効性を検討するため、ケーススタディとしてシミュレーションデータを用いた解析、仮想プラント（Tennessee Eastman Process）シュミレータにより作成したデータを用いた解析を行った。結果、提案指標により構築したマップが、最も信頼性が高いデータ可視化となることを確認した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2016.0_O17

    CiNii Research

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  • Practical Use of Savitzky-Golay Filtering-Based Ensemble Online SVR 査読

    Hiromasa Kaneko, Takuya Matsumoto, Shigeki Ootakara, Kimito Funatsu

    IFAC PAPERSONLINE   49 ( 7 )   371 - 376   2016年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1016/j.ifacol.2016.07.364

    Web of Science

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  • Soft Sensors: Chemoinformatic Model for Efficient Control and Operation in Chemical Plants 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    FRONTIERS IN MOLECULAR DESIGN AND CHEMIAL INFORMATION SCIENCE - HERMAN SKOLNIK AWARD SYMPOSIUM 2015: JURGEN BAJORATH   1222   159 - 174   2016年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • Data Visualization & Clustering: Generative Topographic Mapping Similarity Assessment Allied to Graph Theory Clustering 査読

    Matheus de Souza Escobar, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    FRONTIERS IN MOLECULAR DESIGN AND CHEMIAL INFORMATION SCIENCE - HERMAN SKOLNIK AWARD SYMPOSIUM 2015: JURGEN BAJORATH   1222   175 - 210   2016年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • A Novel Calibration-Minimum Method for Prediction of Mole Fraction in Non-Ideal Mixture.

    S. Shibayama, K. Funatsu

    AAPS PharmSciTech   1 - 10   2016年

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    記述言語：英語  

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  • 新設されたMembrane Bioreactorにおける膜抵抗予測手法の開発

    小俣 真吾, 船津 公人

    Journal of Computer Chemistry   15 ( 2 )   23 - 31   2016年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：日本コンピュータ化学会  

    <p>Membrane bioreactor(MBR)とは微生物による汚濁物質の生分解と膜ろ過による固液分離を組み合わせた技術であり，省スペースで水処理を行えるという利点がある．しかし，MBRが抱える主要な問題の一つとしてファウリングがある．ファウリングとは膜が目詰まりする現象であり，膜の透過性能を低下させて運転コストを増大させる．そのため膜を薬品によって定期的に洗浄する必要があるが，薬品による洗浄にはコストがかかるため頻繁に洗浄を行うのは望ましくない．そこで適切な時期に洗浄を行うべくファウリングを予測するモデルの研究が行われている．既往の統計モデルによる予測手法では，MBRが新設直後で測定データが存在しない場合や予測する期間の運転条件と過去の運転条件が類似していない場合は予測困難である．そこで本研究では，ファウリングのメカニズムはあらゆるMBRにおいて共通だと考えられることに着目して，あるMBRにおけるファウリングを他のMBRでの測定データを用いた統計モデルによって予測する手法を提案した．実際のMBRで測定されたデータを用いたケーススタディでは，新設直後のMBRでのファウリング予測を行う際には，そのMBRでの測定データのみで構築されたモデルよりも，他のMBRでの測定データを合わせて構築したモデルの方が精度良く予測できることが確認された(Figures 4, 5, Table 2)．</p>

    DOI： 10.2477/jccj.2016-0008

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  • 縮約グラフを利用した化学グラフ生成に関する研究

    宮尾 知幸, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2016   O7   2016年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    ビルディングブロックを組み合わせることで仮想的な化学構造を生成する試みは、コンピュータプログラムを利用することで頻繁に行われている。このような単純な試みであっても、組み合わせにより生成された構造群には重複構造が含まれることが多く、構造生成の非効率化につながる。仮に重複構造の発生を抑制した場合であっても、組み合わせ論的爆発に陥ることもあり、その際には、多様な構造を生成する等の生成構造数を削減する方策が必要となる。本研究では、リングと原子のフラグメントを木構造として組み上げた際に、重複構造が発生せず効率的に組み上げるアルゴリズムを提案する。また、構造を多様に生成するために、原子のフラグメントに基づくフレームワークに対して一つの構造を生成するアルゴリズムも提案する。簡単な構造生成のケーススタディを通して、提案した二種類のアルゴリズムを評価した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2016.0_O7

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  • 変数領域選択と適用範囲を考慮した土壌成分値予測のための非線形モデル開発

    厳 路, Matheus de Souza Escobar, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2016   P13   2016年

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    記述言語：英語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    近赤外線スペクトルはサンプルの性質や物性を推定するモデルの入力値として、様々な研究分野に使われている。近年、精密農業において、生産管理向上のために、土壌成分値をモデルで迅速に予測することが求められている。本研究では、線形回帰モデル及び非線形回帰モデルと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた波長選択手法を用いて、ある官能基を表す波長と土壌成分値の間に非線形な関係が存在することを確認した。また、それぞれの地域から測定されたデータには大きな違いが存在するため、未知の地域のデータを予測する際には、モデルの適用範囲を考慮すべきである。この問題を解決するために、ベーズアンサンブル学習を用いた手法を提案し、その結果、従来手法と比較して大幅な改善が確認された。

    DOI： 10.11545/ciqs.2016.0_P13

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  • アンサンブル学習を活用した産業プラントにおける異常検出および異常状態推定

    金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2016   O20   2016年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    産業プラントの安全かつ安定的な運転のためにはプラントの運転状態を監視しなければならない。プラントにおける異常の検出には主に主成分分析が用いられてきたが、プロセス変数間の関係が非線形の場合およびデータ分布が複数である場合には対応できなかった。さらに、異常を検出できたとしてもその状態を推定することは困難であった。そこで本研究ではアンサンブル学習を活用することでプラントにおける異常を検出し、さらにその状態を推定する手法を開発した。時間をずらした複数のデータセットをして、それぞれ主成分分析により異常検出モデルを構築する。新しいデータがどのモデルで異常検出されたかの情報に基づいて状態推定を行う。提案手法の有効性を確認するため、化学プラントを模倣した数値シミュレーションデータを用いて、異常の検出能力およびプロセス状態の推定性能を検討する。

    DOI： 10.11545/ciqs.2016.0_O20

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  • Smoothing-Combined Soft Sensors for Noise Reduction and Improvement of Predictive Ability 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   54 ( 50 )   12630 - 12638   2015年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/acs.iecr.5b03054

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  • Adaptive model and model selection for long-term transmembrane pressure prediction in membrane bioreactors 査読

    H. Oishi, H. Kaneko, K. Funatsu

    JOURNAL OF MEMBRANE SCIENCE   494   86 - 91   2015年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.memsci.2015.07.002

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  • Data density-based fault detection and diagnosis with nonlinearities between variables and multimodal data distributions 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   147   58 - 65   2015年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2015.07.016

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  • A Mini-review on Chemoinformatics Approaches for Drug Discovery 査読

    金子弘昌

    Journal of Computer Aided Chemistry   16 ( 1 )   15 - 29   2015年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    We have reviewed chemoinformatics approaches for drug discovery such as aromatic interactions, aromatic clusters, structure generation, virtual screening, de novo design, evolutionary algorithm, inverse-QSPR/QSAR, Monte Carlo, molecular dynamics, fragment molecular orbital method and matched molecular pair analysis from the viewpoint of young researchers. We intend to introduce various fields of chemoinformatics for non-expert researchers. The structure of this review is given as follows: 1. Introduction, 2. Analysis of Aromatic Interactions, 2.1 Aromatic Interactions, 2.2 Aromatic Clusters, 3. Ligand Based Structure Generation, 3.1 Virtual Screening, 3.2 De Novo Ligand Design, 3.3 Combinatorial Explosion, 3.4 Inverse-QSPR/QSAR, 4. Trends in Chemoinformatics-Based De Novo Drug Design, 5. Conformational Search Method Using Genetic Crossover for Bimolecular Systems, 6. Interaction Analysis using Fragment Molecular Orbital Method for Drug Discovery, 7. Matched Molecular Pair Analysis and SAR Analysis by Fragment Molecular Orbital Method, 8. Chemoinformatics Approach in Pharmaceutical Processes, 9. Conclusion.

    DOI： 10.2751/jcac.16.15

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  • Improvement of iterative optimization technology (for process analytical technology calibration-free/minimum approach) with dimensionality reduction and wavelength selection of spectra 査読

    Hiromasa Kaneko, Koji Muteki, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   147   176 - 184   2015年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2015.08.017

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  • Analysis of a transmembrane pressure (TMP) jump prediction model for preventing TMP jumps 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    DESALINATION AND WATER TREATMENT   55 ( 12 )   3241 - 3246   2015年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/19443994.2014.940646

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  • Classification of drug tablets using hyperspectral imaging and wavelength selection with a GAWLS method modified for classification 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INTERNATIONAL JOURNAL OF PHARMACEUTICS   491 ( 1-2 )   130 - 135   2015年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.ijpharm.2015.06.012

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  • Adaptive database management based on the database monitoring index for long-term use of adaptive soft sensors 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   146   179 - 185   2015年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2015.05.024

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  • Combined Generative Topographic Mapping and Graph Theory Unsupervised Approach for Nonlinear Fault Identification (vol 61, pg 1559, 2015)

    M. S. Escobar, H. Kaneko, K. Funatsu

    AICHE JOURNAL   61 ( 7 )   2372 - 2372   2015年7月

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  • Strategy of Structure Generation within Applicability Domains with One-Class Support Vector Machine 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    BULLETIN OF THE CHEMICAL SOCIETY OF JAPAN   88 ( 7 )   981 - 988   2015年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1246/bcsj.20150054

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  • Combined generative topographic mapping and graph theory unsupervised approach for nonlinear fault identification 査読

    Matheus S. Escobar, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   61 ( 5 )   1559 - 1571   2015年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.14748

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  • Fast optimization of hyperparameters for support vector regression models with highly predictive ability 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   142   64 - 69   2015年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2015.01.001

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  • Model for predicting transmembrane pressure jump for various membrane bioreactors 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    DESALINATION AND WATER TREATMENT   53 ( 6 )   1471 - 1481   2015年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/19443994.2014.943469

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  • Moving Window and Just-in-Time Soft Sensor Model Based on Time Differences Considering a Small Number of Measurements 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   54 ( 2 )   700 - 704   2015年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ie503962e

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  • オーバーフィッティングは本当に問題か？

    金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2015   28 - 31   2015年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    本発表では回帰分析におけるモデルの精度およびモデルの適用範囲を議論の対象とする。一般的にはモデルのオーバーフィッティングを避けるようにしてモデルは構築される。しかしモデルがオーバーフィットした場合、もちろんそのモデルの適用範囲は狭くなるが、適用範囲内であれば精度良く予測可能なモデルといえる。今回は水溶解度データを使用してモデルの適用範囲を考慮に入れたモデルの性能の比較を行った。非線形の回帰モデルを構築する手法であるsupport vector regressionのハイパーパラメータを変化させてモデルを構築し、それぞれ予測性能を評価するとともにモデルの適用範囲を設定した。モデルの適用範囲はデータ密度に基づくものである。解析の結果、モデルのオーバーフィッティング自体が問題ではなく、オーバーフィットしたモデルでも適切にモデルの適用範囲を設定することでその範囲内であれば精度良く予測可能であることを示した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2015.0_28

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  • ソフトセンサーとその逆解析を利用した新規フィードフォワード制御手法の開発 査読

    木村 一平, 金子 弘昌, 船津 公人

    化学工学論文集   41 ( 1 )   29 - 37   2015年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1252/kakoronbunshu.41.29

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  • データベース更新によるJust-In-Timeモデルの予測精度の改善 査読

    田中 健一, 金子 弘昌, 長阪 匡介, 船津 公人

    Journal of Computer Aided Chemistry   16 ( 0 )   1 - 14   2015年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    化学工学プロセスにおいて実時間測定が困難な変数の値を推定するための手法としてソフトセンサーが広く利用されている。しかし、触媒の劣化や製造銘柄の変更に伴い説明変数Xと目的変数yとの関係が変化した場合、変化前の状態で測定されたデータを用いて構築されたソフトセンサーでは変化後の状態でyの値を予測することは困難である。この問題はソフトセンサーモデルの劣化と呼ばれ、それに対応するため各種の適応型ソフトセンサーモデルが提案されている。本研究では適応型ソフトセンサーモデルの中でJust-In-Time(JIT)モデルの予測精度の改善を目指す。JITモデルでは予測対象のXのデータと類似度が高いデータを既存のデータの中から選択したり、類似度が高いデータほど大きな重みを与えたりしてモデル構築を行う。この際、Xの値は類似しているにも関わらずyの値が異なるデータが既存のデータに含まれる場合に適切な回帰モデルが構築されず予測精度が低下してしまう。そこで本研究では、Xの空間では類似しているがyの空間では異なるデータを除外した新たなJIT用データベースを管理し、JIT用データベースのみを用いてJITモデルを構築する手法を提案する。JIT用データベースはyの測定値が得られるごとに更新される。適切にJIT用データベースを管理することで予測的なJITモデルを構築できる。5種類の状態遷移(y-shift・X-shift・Slope-change・y-shift + Slope-change・X-shift + Slope-change)および3種類の遷移速度(Instant・Rapid・Gradual)の全組み合わせで発生させた計15種類のシミュレーションデータに対して本手法を適用したところ、全てのケースで従来のJITモデルと比較して予測精度の改善が認められた。

    DOI： 10.2751/jcac.16.1

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    J-GLOBAL

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  • MBRにおけるTMP（膜間差圧）およびTMPジャンプ予測モデルの開発

    金子 弘昌, 船津 公人

    膜   40 ( 6 )   337 - 341   2015年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：日本膜学会  

    Membrane bioreactors (MBRs) have been widely used for wastewater treatment. Although complete solid–liquid separation can be achieved using membrane, MBRs are subject to membrane fouling. To enable chemical cleaning to be performed at an appropriate time, fouling must be predicted in the long–term. Fouling prediction corresponds to transmembrane pressure (TMP) prediction under a condition of constant–rate filtration. One of the reasons to make TMP difficult to predict is a TMP jump. After the long-term operation of MBR under the condition of constant–rate filtration, TMP increases rapidly, which is called a TMP jump. We therefore have been developing both a TMP prediction model and a TMP jump prediction model. A TMP prediction model can predict future TMP with high accuracy in the long–term. A TMP jump prediction model can accurately predict timing of TMP jumps. By using our proposed models, we can arrange a schedule of chemical cleaning and optimize operating conditions and water quality that can prevent MBR fouling.

    DOI： 10.5360/membrane.40.337

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  • Inverse-QSPRを利用した分子設計に関する研究

    宮尾 知幸, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2015   36 - 39   2015年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    Inverse-QSPR とはQSPR モデルを反対方向に解析することにより、望ましい物性値を持つ化学構造を生成する手法である。目的変数: y の値に対応する記述子: x の情報をモデルの逆解析により取得し、記述子の情報から化学構造を生成する。発表者らは以前、y を所与とした際のxの事後確率密度関数を導出することにより、効率的にinverse-QSPR 解析が行えることを示した。しかしその際に用いることができる回帰手法は線形重回帰モデルのみであり、非線形性を持つデータに手法を適応することができなかった。本発表では、x の事前分布で規定されたクラスタ毎に回帰モデルを設定することで、擬似的に非線形性を表現する手法と、Gaussian Mixture Regressionによる手法を検討した。ケーススタディとしてシミュレーションデータに対して両手法を適用した結果、非線形を示すデータに対して、両手法は妥当な形状のx の事後分布を生成することができた。

    DOI： 10.11545/ciqs.2015.0_36

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  • 目的領域に多様な構造を生成する化学空間探索型構造ジェネレータの開発

    武田 俊一, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2015   100 - 103   2015年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    新薬を開発するために新薬となる可能性の高い多様な構造からなるライブラリを構築する手法の開発が求められている。我々はそのような手法として化学空間上の任意の領域に構造を多数生成する手法であるde novo design algorithm for exploring chemical space (DAECS)に注目し、その改良を行った。DAECSはリガンドデータで規定された部分空間上の特定の領域に存在する構造のみを生成することができる。しかしDAECSでは多様性の高い構造を生成することと活性値以外の性質を考慮することができない。本研究ではこの問題を解決するために部分構造を用いた構造変化及び化学空間上のドラッグライクネス分布の可視化を用いた領域選択を導入した。GVKのデータベースより取得したヒトalpha2Aアドレナリン受容体に対するリガンド活性データを用いて手法の優位性を確認したところ、ドラッグライクネスを考慮したうえで高い活性が期待できる構造を多様に生成できることを確認できた。

    DOI： 10.11545/ciqs.2015.0_100

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  • 赤外スペクトルデータを用いた混合溶液における純物質の濃度予測モデル構築手法の開発

    柴山 翔二郎, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2015   96 - 99   2015年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    医薬品の製造プロセスでは、分光法を用いてオンラインでしかも非破壊検査によりにプロセスの状態を監視し管理する。スペクトルから混合溶液中の純物質の濃度を精度良く予測するためには多くのトレーニングデータから統計モデルを構築する必要があるがデータ取得のコストは高い。本研究では濃度予測の難しい分子間相互作用を持つ混合溶液のスペクトルに対して分子間相互作用によるスペクトルの変化分をモル分率の関数として表現することで少数のトレーニングデータからでも濃度予測を行う手法を開発した。分子間相互作用によるスペクトルの変化分は分子間相互作用に関する情報を持っており、予測後に確認することで混合溶液のスペクトルへの理解が深まることが期待される。

    DOI： 10.11545/ciqs.2015.0_96

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  • 適応的実験計画手法を活用したリチウムイオン二次電池の最適化

    中尾 篤之, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2015   128 - 131   2015年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    リチウムイオン二次電池はその優れた特性から幅広い応用がされている。リチウムイオン二次電池に求められる特性は用途に応じて異なるため、電池の設計を用途ごとに最適化する必要がある。しかし、最適化のためには複数の電池の特性を同時に考慮する必要があり、可能な設計変数の値の組み合わせ数も膨大であるため十分な最適化は困難である。また、最適化に厳密なシミュレーターを用いたい場合、計算コストの観点から少ないシミュレーション数で最適化を行う必要がある。そこで本研究では制約付き最適化を少ないシミュレーション数で行うための手法を開発した。ガウシアンプロセスを基に「最適化したい特性値の現時点で得られている最適値を更新し、かつすべての制約条件を満たす確率」を計算し、その値を用いて最適化を行った。ハイブリッドカー用の蓄電池の最適化を通じて、提案手法によって既存手法よりも効率の良い最適化を行えることを確認した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2015.0_128

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  • Ring-System-Based Exhaustive Structure Generation for Inverse-QSPR/QSAR 査読

    Tomoyuki Miyao, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    MOLECULAR INFORMATICS   33 ( 11-12 )   764 - 778   2014年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.201400072

    Web of Science

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  • Development of a New De Novo Design Algorithm for Exploring Chemical Space 査読

    Kazuaki Mishima, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    MOLECULAR INFORMATICS   33 ( 11-12 )   779 - 789   2014年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/minf.201400056

    Web of Science

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  • Selective Use of Adaptive Soft Sensors Based on Process State 査読

    Hiromasa Kaneko, Takeshi Okada, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   53 ( 41 )   15962 - 15968   2014年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ie502058t

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  • Adaptive soft sensor based on online support vector regression and Bayesian ensemble learning for various states in chemical plants 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   137   57 - 66   2014年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2014.06.008

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  • Flour concentration prediction using GAPLS and GAWLS focused on data sampling issues and applicability domain 査読

    Matheus S. Escobar, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   137   33 - 46   2014年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2014.06.005

    Web of Science

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  • Applicability Domain Based on Ensemble Learning in Classification and Regression Analyses 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING   54 ( 9 )   2469 - 2482   2014年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ci500364e

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    PubMed

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  • Multivariate Statistical Process Control Method Including Soft Sensors for Both Early and Accurate Fault Detection 査読

    Yasuyuki Masuda, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   53 ( 20 )   8553 - 8564   2014年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ie501024w

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  • Corrigendum to Nonlinear Regression Method with Variable Region Selection and Application to Soft Sensors [Chemom. Intell. Lab. Syst. 121 (2013) 26-32]

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   132   176   2014年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2013.10.002

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  • Corrigendum to Strategic Parameter Search Method Based on Prediction Errors and Data Density for Efficient Product Design [Chemom. Intell. Lab. Syst. 127 (2013) 70-79]

    Takuya Kishio, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   132   177   2014年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2013.10.004

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  • Corrigendum to A chemometric approach to prediction of transmembrane pressure in membrane bioreactors [Chemom. Intell. Lab. Syst. 126 (2013) 30-37]

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   132   175   2014年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2013.10.003

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  • Application of Online Support Vector Regression for Soft Sensors 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   60 ( 2 )   600 - 612   2014年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.14299

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  • Database Monitoring Index for Adaptive Soft Sensors and the Application to Industrial Process 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   60 ( 1 )   160 - 169   2014年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.14260

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  • クラス分類および回帰分析におけるモデルの適用範囲

    金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2014   O16 - O16   2014年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    本発表ではクラス分類および回帰分析におけるアンサンブル学習に基づくモデルの適用範囲について議論する。回帰分析においては予測値のバイアスに注意する必要がある一方で適切な適用範囲を設定可能である。しかしクラス分類においては適用範囲が広く取られてしまう。そこで本研究ではアンサンブル学習とデータ密度を組み合わせた適用範囲の設定手法を提案する。データ密度に閾値を決め、新しいデータ周辺の密度がその値以下であればその予測値は信頼できない。閾値以上のデータのみアンサンブル学習によって求めた適用範囲により予測値の信頼性を検討する。まず数値シミュレーションデータを使用することでクラス分類においてアンサンブル学習に基づく適用範囲が広すぎることを示す。次に実際のデータを使用して提案手法の有効性を確認する。

    DOI： 10.11545/ciqs.2014.0_O16

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  • 高精度なNear-Infrared Spectroscopyモデル構築を目指した新規スペクトル解析手法の開発 査読

    菅間 幸司, 金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of Computer Aided Chemistry   15 ( 0 )   1 - 9   2014年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    食品の安全および安心を確保するため近赤外スペクトル(near-infrared spectroscopy, NIR)法による内部品質予測が広く用いられている。NIR法では近赤外スペクトルと食品中の成分濃度との間で回帰モデルが構築される。しかし、スペクトルに含まれるノイズの影響や目的成分と他成分が同じ波長領域にピークを持つことにより、モデルの予測精度が低下するという問題点がある。この問題に対してスペクトルの微分が活用されている。目的成分に由来する強い吸光度を示す波長領域 (ピーク) が、他成分に由来する幅の広いピークと重複している場合、スペクトルの微分によりピーク重複の影響を軽減できる。しかし一方で微分によって測定ノイズは増幅してしまう。これらの作用による影響の大きさは微分次数によって変化するため、高精度なモデルを構築するためにはデータによって適切な微分次数を選択する必要がある。また、目的成分のピークがスペクトルの複数の領域に存在する場合、他成分とのピーク重複による影響を軽減するために最適な微分次数は領域ごとに異なる場合がある。そこで本論文では、微分前のスペクトルや各次数で微分したスペクトルに加えてそれらの組み合わせを説明変数としたモデル構築の検討を行った。またピーク重複やノイズによる影響の大きさはモデル構築用データ数によって変化すると考え、モデル構築用データ数に応じて適切なモデルを選択する手法を提案した。提案手法の有効性を検証するためシミュレーションデータおよび蜜柑の測定データを用いた解析を行った。その結果、モデル構築用データ数によって各モデルの優劣が変化することおよび提案手法により予測精度の高いモデルを選択できることを確認した。

    DOI： 10.2751/jcac.15.1

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  • Automatic Database Monitoring for Process Control Systems 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    MODERN ADVANCES IN APPLIED INTELLIGENCE, IEA/AIE 2014, PT I   8481   410 - 419   2014年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Analysis of a Transmembrane Pressure (TMP) Jump Prediction Model for Preventing TMP Jumps.

    K. Funatsu

    Desalination and Water Treatment   53 ( 1 )   1 - 6   2014年

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    記述言語：英語  

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  • Model for Predicting Transmembrane Pressure Jump for Various Membrane Bioreactors.

    K. Funatsu

    Desalination and Water Treatment   52 ( 1 )   1 - 11   2014年

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    記述言語：英語  

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  • Erratum to "A new process variable and dynamics selection method based on a genetic algorithm-based wavelength selection method" [58, 6, (2012) 1829-1840], DOI: 10.1002/aic.13814

    AIChE Journal   59   4888   2013年12月

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  • Erratum: Development of a New Regression Analysis Method Using Independent Component Analysis (Journal of Chemical Information and Modeling (2008) 48:3 (534-541))

    H. Kaneko, M. Arakawa, K. Funatsu

    Journal of Chemical Information and Modeling   53   3113   2013年11月

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  • Adaptive soft sensor model using online support vector regression with time variable and discussion of appropriate hyperparameter settings and window size 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING   58   288 - 297   2013年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.compchemeng.2013.07.016

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  • Estimation of predictive accuracy of soft sensor models based on data density 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   128   111 - 117   2013年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2013.08.005

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  • Discussion on Time Difference Models and Intervals of Time Difference for Application of Soft Sensors (vol 52, pg 1322, 2013)

    H. Kaneko, K. Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   52 ( 40 )   14505 - 14505   2013年10月

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  • Criterion for Evaluating the Predictive Ability of Nonlinear Regression Models without Cross-Validation 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING   53 ( 9 )   2341 - 2348   2013年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ci4003766

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  • Strategic parameter search method based on prediction errors and data density for efficient product design 査読

    Takuya Kishio, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   127   70 - 79   2013年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2013.06.002

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  • A chemometric approach to prediction of transmembrane pressure in membrane bioreactors 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   126   30 - 37   2013年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2013.04.016

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  • Classification of the Degradation of Soft Sensor Models and Discussion on Adaptive Models 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   59 ( 7 )   2339 - 2347   2013年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.14006

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  • Effects of Experimental Method on Aggregation State and Thermal Conductivity of Carbon Nanotube-Based Fluids 査読

    Y. Shimoda, T. Aoyama, H. Kaneko, Y. Onumata, F. Okada

    INTERNATIONAL JOURNAL OF THERMOPHYSICS   34 ( 7 )   1308 - 1324   2013年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s10765-013-1481-4

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  • Applicability domain of soft sensor models based on one-class support vector machine 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   59 ( 6 )   2046 - 2050   2013年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.14010

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  • プロセスの動特性を考慮した非線型ソフトセンサー手法の開発

    金子 弘昌, 船津 公人

    計測自動制御学会論文集 = Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers   49 ( 2 )   206 - 213   2013年2月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers  

    Soft sensors have been widely used for process control in industrial plants to estimate difficult-to-measure process variables online. A genetic algorithm-based process variables and dynamics selection (GAVDS) method is one method used to select important process variables and optimal time-delays of each variable simultaneously. However, the GAVDS method cannot handle a nonlinear relationship between <b>X</b> and an objective variable <b>y</b> because linear regression is used as a modeling technique. We therefore proposed a region selection method based on GAVDSand support vector regression (SVR), which is a nonlinear regression method. The proposed method is named GAVDS-SVR. We applied GAVDS-SVR to simulation data having high correlation between close pairs of <b>X</b>-variables and a nonlinear relationship between <b>X</b> and <b>y</b>. The GAVDS-SVR method could select regions of <b>X</b>-variables appropriately by considering the nonlinearity and could construct predictive models with high accuracy. Through soft-sensor analysis of industrial polymer process data, we confirmed that predictive, easy-to-interpret, and appropriate models were constructed using the proposed method.

    DOI： 10.9746/sicetr.49.206

    CiNii Research

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/10015542402?from=CiNii

  • Physical and statistical model for predicting a transmembrane pressure jump for a membrane bioreactor 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems   121   66 - 74   2013年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2012.11.013

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  • Nonlinear regression method with variable region selection and application to soft sensors 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   121   26 - 32   2013年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2012.11.017

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  • Discussion on Time Difference Models and Intervals of Time Difference for Application of Soft Sensors 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   52 ( 3 )   1322 - 1334   2013年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ie302582v

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  • 2次元Quantitative Structure-Retention Relationshipモデルの構築と逆解析を利用した構造推定

    菅間 幸司, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2013   O10 - O10   2013年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    ガスクロマトグラフィー(GC)や2次元GC(GC-GC)は分離、構造推定および定量分析を行う手法である。GCやGC-GCでは化合物の保持時間を測定し、測定結果をデータベースと比較して構造推定を行うが、保持時間が未知である新規化合物の構造推定は難しい。そこで新規化合物の保持時間を予測するためにQuantitative Structure Retention Relationship (QSRR)が提案されており、これまでに限られた化合物種に特化した高精度なQSRRモデルの構築がなされてきた。本研究ではGC-GCにおける多様な化合物の保持時間を高精度で予測するモデルの構築を目指す。さらに、QSRRモデルを用いた逆解析による構造推定手法を開発する。保持時間の目標値を定め、その値を様々な構造の保持時間の予測値と比較して構造推定を行う。予測値と目標値を比較する際は予測誤差が問題となるが、本手法では予測値の信頼性に基づいて構造ごとに異なる許容誤差を設けることで対処する。GC-GCにより測定された化合物データを用いて解析を行い、本手法の有用性を示した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2013.0.o10.0

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  • 「製造プロセスにおける情報化学技術の活用」特集について

    金子 弘昌, 高橋 崇宏

    日本化学会情報化学部会誌   31 ( 1 )   1 - 1   2013年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    DOI： 10.11546/cicsj.31.2

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  • 効率的な材料設計のための戦略的な実験パラメータ決定手法の開発 査読

    岸尾 拓弥, 金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of Computer Chemistry, Japan   12 ( 2 )   113 - 121   2013年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Society of Computer Chemistry, Japan  

    材料設計，分子設計などの様々な実験において，望んだ物性を持つ材料や分子の探索は困難を極める．従来は実験者の経験や勘を頼りに原料組成や反応条件などのパラメータを網羅的に設定することにより実験が進められてきたが，こうした方法では実験回数が増加してしまい開発にかかるコストは時間的にも費用的にも莫大なものとなる．実験回数を軽減するために実験計画法に関する研究が進められてきた．その1つとして，統計的手法である回帰分析手法を用いて各パラメータ候補に対応する物性予測値を算出することで効率的に探索を行う手法が開発されてきたが，この手法では適切に外挿領域を探索することが困難であった．更にパラメータの数が増えるに従い予測が困難となり，十分な予測精度を持つ領域が限られてしまう．このため本手法では回帰モデルによる予測値に加えて，gaussian processモデルにより算出された予測誤差及びone-class support vector machine (OCSVM)モデルにより算出された既存データの分布密度を踏まえて最適なパラメータ候補の選択を行うことを提案する．これによりモデルの適用範囲を設定することで予測値信頼性の高い外挿領域を適切に探索することができ，様々な系における実験コストの低下を実現できると期待される．シミュレーションデータや水溶解度の物性データを解析したところ，本手法を用いることにより物性予測値のみを指標とした探索と比較して少ない実験回数で目的とする物性値を満たす候補を発見することができ，効率的なパラメータ探索が可能であることが確認された．

    DOI： 10.2477/jccj.2012-0033

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  • Adaptive soft sensor model using online support vector regression with time variable and discussion of appropriate parameter settings 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    17TH INTERNATIONAL CONFERENCE IN KNOWLEDGE BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS - KES2013   22   580 - 589   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1016/j.procs.2013.09.138

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  • Automatic Determination Method Based on Cross-Validation for Optimal Intervals of Time Difference 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN   46 ( 3 )   219 - 225   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1252/jcej.12we241

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  • 予測性を考慮した新規回帰分析手法の開発および二酸化炭素分離回収に用いるアミン化合物の分子設計

    三島 和晃, 船津 公人

    14 ( 1 )   1 - 10   2013年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • ケモインフォマティクス手法を用いたRNAi法におけるトランスフェクション試薬の設計

    酒井 悠, 金子 弘昌, 太田 誠一, 伊藤 大知, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2013 ( 0 )   O6 - O6   2013年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    癌等の遺伝子疾患の治療においてRNAiが注目されている。これはsiRNAの細胞内導入により特定遺伝子の発現が抑制される現象である。 siRNAを細胞内に導入する際に用いる脂質のことをトランスフェクション試薬とよび、試薬構造により遺伝子発現抑制効率や細胞毒性といった試薬 性能が異なる。そのため効率的な試薬開発に向けて適切な試薬の構造を予測する必要があるが、その構造活性相関は未だ明白ではない。そこで本研究で は、トランスフェクション試薬の構造活性相関モデルの構築を試みた。データは既存の論文から引用した。化学構造から計算した記述子と各種実験パラ メータを説明変数とし、遺伝子発現率を目的変数とした。これまでは合成後の試薬の化学構造に対して記述子計算を行っていたが、今回は合成前のアミ ンの構造及び炭素鎖の構造に対してそれぞれ記述子計算を行った場合を検討した。その結果、PLS及びSVRモデルの q<sup>2</sup>が向上することを確認した。また炭素鎖由来の記述子はアミン由来の記述子に比べ遺伝子発現率 との相関が高い傾向が確認された。

    DOI： 10.11545/ciqs.2013.0.O6.0

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  • Visualization of Models Predicting Transmembrane Pressure Jump for Membrane Bioreactor 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   51 ( 28 )   9679 - 9686   2012年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ie300727t

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  • Statistical Approach to Constructing Predictive Models for Thermal Resistance Based on Operating Conditions 査読

    Hiromasa Kaneko, Susumu Inasawa, Nagisa Morimoto, Mitsutaka Nakamura, Hirofumi Inokuchi, Yukio Yamaguchi, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   51 ( 29 )   9906 - 9912   2012年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ie300315t

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  • A new process variable and dynamics selection method based on a genetic algorithm-based wavelength selection method 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   58 ( 6 )   1829 - 1840   2012年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.13814

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  • Development of high predictive soft sensor method and the application to industrial polymer processes 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    ASIA-PACIFIC JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING   7   S39 - S47   2012年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/apj.631

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  • Development of a model selection method based on the reliability of a soft sensor model

    Takeshi Okada, Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Songklanakarin Journal of Science and Technology   34 ( 2 )   217 - 221   2012年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Prince of Songkla University  

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  • Prediction model of transmembrane pressure jump for membrane bioreactor using physical and statistical approaches 査読

    H. Kaneko, K. Funatsu

    EUROMEMBRANE CONFERENCE 2012   44   1366 - 1367   2012年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1016/j.proeng.2012.08.790

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  • Estimation of Predictive Accuracy of Soft Sensor Models Based on One-Class Support Vector Machine 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    11TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON PROCESS SYSTEMS ENGINEERING, PTS A AND B   31   1246 - 1250   2012年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • モデルの予測信頼性を考慮した適応的ソフトセンサー手法の開発 査読

    岡田 剛嗣, 金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of Computer Chemistry, Japan   11 ( 1 )   24 - 30   2012年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Society of Computer Chemistry, Japan  

    化学プラントにおいて測定困難なプロセス変数や製品の品質を推定する手法として，ソフトセンサーが広く用いられている．このソフトセンサーを用いることで測定困難な変数&lt;b&gt;y&lt;/b&gt;をオンラインで推定することが可能となる．しかしソフトセンサーには，化学プラントの運転状況や触媒性能の変化によってプロセスの特徴が変化し，予測精度が劣化してしまうという問題がある．このソフトセンサーの劣化に対応するため，直近のデータセットで予測モデルを更新することで，プラントの運転状況の変化に対応することが可能なmoving window (MW) モデルを用いることが考えられる．しかし，MWモデルではモデル更新ごとに外れ値の処理や回帰モデルの検証や解釈を行う労力やコストが必要となる．そこで本研究では，そのような労力やコストの削減と予測精度の向上を目指して，モデルを更新することなく時間的に一定に起こる劣化に対応可能なtime difference (TD) モデルとMWモデルをプラントの運転状況を判断しながら使い分けるソフトセンサー識別モデルを提案する．提案したソフトセンサー識別モデルは統計的判別手法であるsupport vector machineまたは複数の時間差分間隔を用いてTDモデルから計算された予測値の標準偏差 (EPM) を指標とする手法を用いて構築される．この提案手法を実際のプラントデータに対して用いた結果， TDモデルからMWモデルへ8.12%の割合で使用することで従来手法より低い更新頻度で高い予測精度を示すことを確認した．

    DOI： 10.2477/jccj.2011-0015

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  • 分離プロセスにおいて任意の圧力下で共沸有無の予測を行う統計モデルの構築 査読

    金 泰亨, 金子 弘昌, 山城 直也, 船津 公人

    Journal of Computer Chemistry, Japan   11 ( 2 )   112 - 120   2012年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Society of Computer Chemistry, Japan  

    多くの蒸留プロセスでは，共沸現象が重要な問題であるため，設計段階から共沸有無の考慮が必要となる．今回は，任意の圧力における共沸有無を予測するため，圧力を追加した13変数を説明変数として用いてSVM解析を行った．1気圧と全圧力で測定された共沸データを用いてそれぞれのモデルを構築し，1気圧のデータに対して各モデルの予測性能を比較した．その結果から，1気圧モデルが全圧力モデルより精度良く推定可能なことが確認された．そのため，本研究では溶媒の原子団情報を活用して共沸予測モデルの精度向上を目指した．まず，同一の原子団を持つ溶媒を分類し，分類された溶媒のデータを用いてモデルを構築した．原子団情報に基づいて分類されたデータを用いて構築されたモデルは全データを用いて構築されたモデルより予測性能が高いこと，圧力による共沸有無の変化を予測できることを確認した．本研究で提案した手法により任意の圧力下で共沸有無を予測できると考えられる．

    DOI： 10.2477/jccj.2011-0028

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  • 波長領域選択手法を応用したソフトセンサー手法の開発 査読

    金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of Computer Chemistry, Japan   11 ( 1 )   31 - 42   2012年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Society of Computer Chemistry, Japan  

    化学プラントにおいては，測定困難なプロセス変数を推定する手法として，ソフトセンサーが広く用いられている．ソフトセンサーとして，プラントにおいてオンラインで測定されている複数のプロセス変数 (説明変数) からある目的変数を推定するモデルが構築されているが，すべての説明変数が目的変数に影響を及ぼすとは限らないため，変数選択を行う試みがなされている．一方，説明変数がある時間遅れを伴って目的変数に寄与していると考えられるが，その時間遅れを正確に求めることは困難である．そこで本研究では，最適な説明変数とその動特性の選択を行う手法を開発すること目的とした．そして我々はソフトセンサーで用いるプロセスデータと同様に，変数間の相関が強いスペクトルデータを扱う分野における波長領域選択手法に着目した．これらの波長領域選択手法をプロセスデータへ応用することで新規なソフトセンサー手法を開発し，高い予測性能と解釈の容易さを同時に達成するモデルの構築を目指した．実際の蒸留塔で測定されたデータを用いて従来手法とモデリング結果や予測結果を比較することで，本手法により少ない変数領域で妥当なモデルを構築可能であることを確認した (Table 2, 3, Figure 11)．

    DOI： 10.2477/jccj.2011-0011

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  • 膜分離活性汚泥法における長期的膜差圧予測モデルの構築 査読

    成 敬模, 金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of Computer Aided Chemistry   13 ( 0 )   10 - 19   2012年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    Membrane bioreactor (MBR) は工場排水や生活下水などの汚水を微生物で分解し、その後処理水と微生物を膜で分離する装置のことである。短時間かつ省スペースでの水処理が可能であるため、ビルや工場などにMBRを分散設置して無人運転を行うことは水不足問題の解決策として注目されている。しかし、膜に微生物や固形物などが堆積することでファウリングが発生し、膜差圧の上昇および運転コストの上昇は大きな課題となっており、膜差圧が一定水準に到達すると膜を薬品で洗浄し膜に付着した堆積物を除去しなければならない。そこで本研究では膜洗浄時期の推定のために1週間以上の長期にわたり、精度良く膜差圧を予測することを試みた。水質以外の変数から膜抵抗(resistance, R)を予測するモデルと水質関連変数からファウラントの堆積しやすさ(deposition rate, DR)を予測するモデルを構築し、それぞれのモデルから長期膜差圧予測を行う手法を提案した。モデル構築手法として線形手法であるpartial least squares (PLS)法と非線形手法であるsupport vector regression (SVR)法を使用した。Rを予測するモデルでは、PLS法とSVR法を用いた場合の両方とも高い予測性能を示したが、DRを予測するモデルでは、PLS法よりSVR法を用いた場合の方が予測性能は高かった。その後長期的に膜差圧を予測したが、Rを予測するモデルよりDRを予測するモデルを用いた方が精度良く予測できることが確認された。提案手法を活用することで、MBRの分散設置や無人運転化の拡大が期待される。

    DOI： 10.2751/jcac.13.10

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  • 時間差分に基づくソフトセンサー手法に関する考察および時間差分間隔の検討 査読

    金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of Computer Aided Chemistry   13 ( 0 )   29 - 43   2012年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    化学プラントにおいては、測定困難なプロセス変数を推定する手法としてソフトセンサーが広く用いられている。しかし、ソフトセンサーモデルは化学プラントの運転状態の変化や触媒性能の変化、機器や配管への汚れ付着等により予測性能が劣化してしまう。このモデル劣化への対策の一つとしてプロセス変数の時間差分を用いて構築する時間差分モデルが提案されているが、時間差分モデルに関して十分に議論されているとはいえない。そこで本研究では、データのノイズおよび分散、プロセス変数の自己相関、モデルの精度等の観点から時間差分モデルに関する考察を行った。そして、時間差分モデルの性能について決定係数、自己相関、信号対雑音比を踏まえて定式化した。導入した式については、数値シミュレーションデータを用いて確認を行った。さらに実際の蒸留塔を模倣したダイナミックシミュレーションを行い、時間差分モデルの予測性能と時間差分間隔を検討した。観測可能な外乱および非観測外乱を考慮して発生させたデータを解析することで、適切に時間差分間隔を設定することでモデルの予測性能が向上することを確認した。

    DOI： 10.2751/jcac.13.29

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  • 頑健かつ高精度なモデルの構築を目指した新規近赤外スペクトル解析手法の提案

    菅間 幸司, 金子 弘昌, 船津 公人

    ケモインフォマティクス討論会予稿集   2012   1B1a - 1B1a   2012年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会・情報化学部会  

    近赤外スペクトル法を利用した非破壊検査の普及が進んでいる。近赤外領域ではピークの重複が多く、高精度なモデルを構築するためには工夫が必要である。一般的には微分スペクトルを単独で用いて対処されることが多い。我々は、最適微分次数がピークの重なり方に依存することを考慮し、様々な微分次数のスペクトルを組み合わせてモデリングを行う手法を提案した。シミュレーションデータ及び実データを用いた検証を行い、提案手法の有効性を示した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2012.0.1b1a.0

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  • A soft sensor method based on values predicted from multiple intervals of time difference for improvement and estimation of prediction accuracy 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   109 ( 2 )   197 - 206   2011年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2011.09.003

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  • Genetic Algorithm-based WaveLength Selection と Support Vector Regression を組み合わせた変数領域選択手法の開発 査読

    金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of computer chemistry, Japan   10 ( 1 )   122 - 130   2011年12月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Society of Computer Chemistry, Japan  

    スペクトル解析やプロセス管理などの分野における回帰分析において，隣接する説明変数&lt;b&gt;X&lt;/b&gt;の間の相関が高いデータを扱う場合に変数を領域単位で選択する試みがなされている．変数領域選択手法の一つであるgenetic algorithm-based wavelength selection (GAWLS) 法により変数領域とその組み合わせを同時に最適化することが可能であるが，モデル構築手法として線型回帰分析手法の一つであるpartial least-squares法が使用されており，&lt;b&gt;X&lt;/b&gt;と目的変数&lt;b&gt;y&lt;/b&gt;の間の非線型関係を適切に表現することは困難である．そこで本研究では，変数間に非線型性が存在する場合においても適切な変数領域選択と予測精度の高いモデル構築を同時に達成することを目的として，GAWLSと非線型回帰分析手法の一つであるsupport vector regression (SVR) を組み合わせた新規な変数領域選択手法を開発した (Figure 1)．この提案手法をGAWLS-SVR法と呼ぶ．GAWLS法における評価値をSVRモデルの&lt;i&gt;q&lt;/i&gt;&lt;sup&gt;2&lt;/sup&gt;値とすることで，SVR法による非線型性の抽出とGAWLS法による領域単位の変数選択が同時に達成できると考えられる．本手法の有効性を確認するため，シミュレーションデータを用いた解析を行った．隣接する変数間の相関の強い&lt;b&gt;X&lt;/b&gt;と&lt;b&gt;y&lt;/b&gt;の間に非線型性がある場合において解析を行った結果，非線型関係が単調増加関数や単調減少関数で表現される場合はGAWLS法により適切に変数選択を行うことが可能であったが，極小値を持つような関数の場合はGAWLS法では対応できなかった．このような場合に提案手法であるGAWLS-SVR法を用いることで，非線型性を考慮した適切な変数選択が達成され，精度と予測性能の高いモデル構築が可能であることを確認した (Table 2, Figure 6)．

    DOI： 10.2477/jccj.2011-0012

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  • Membrane Bioreactor における膜差圧予測モデル構築手法の開発 査読

    金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of computer chemistry, Japan   10 ( 1 )   131 - 140   2011年12月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Society of Computer Chemistry, Japan  

    生活排水や工場排水を処理し浄化するため，membrane bioreactor (MBR) が広く用いられている．MBR法とは，微生物に排水中の汚濁物質を代謝，消費させ，その後膜によって処理水と活性汚泥を分離する方法である．膜を用いることですべての固形物の流出を阻止できるが，MBRは活性汚泥，難溶性成分，高分子の溶質，コロイド等のファウラントが膜細孔に詰まったり膜に堆積したりする膜のファウリングという問題を抱えている．例えばMBRを定量ろ過運転した場合，このファウリングによる膜抵抗の上昇に伴い膜差圧 (transmembrane pressure, TMP) が上昇してしまう．高いTMPを達成するには多くのエネルギーが必要となるので，ファウラントを除去するための薬品洗浄を定期的に行う必要がある．ただ頻繁な薬品洗浄にはコストがかかるため，適切な時期に洗浄を行わなければならない．そのためMBRにおいては長期的にファウリングを予測する必要があるといえる．そこで本研究では，TMPの上昇と運転条件や水質等のMBRパラメータとの間で統計モデルを構築することを提案した (Figure 1)．統計モデル構築手法としては，線型回帰分析手法であるpartial least-squares法と非線型回帰分析手法であるsupport vector regression法を使用した．実際のMBRで測定されたデータを解析したところ，提案手法により高精度のモデルが構築できるだけでなく，将来のTMPを精度良く予測可能であることを確認した(Figures 4, 5)．

    DOI： 10.2477/jccj.2011-0010

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  • Development of Soft Sensor Models Based on Time Difference of Process Variables with Accounting for Nonlinear Relationship 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH   50 ( 18 )   10643 - 10651   2011年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ie200692m

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  • 測定困難な対象を推定するソフトセンサー

    船津 公人, 金子 弘昌

    化学工学 = Chemical engineering   75 ( 8 )   533 - 533   2011年8月

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    記述言語：日本語  

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  • Maintenance-free soft sensor models with time difference of process variables 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS   107 ( 2 )   312 - 317   2011年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.chemolab.2011.04.016

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  • Applicability Domains and Accuracy of Prediction of Soft Sensor Models 査読

    Hiromasa Kaneko, Masamoto Arakawa, Kimito Funatsu

    AICHE JOURNAL   57 ( 6 )   1506 - 1513   2011年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.12351

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  • Novel soft sensor method for detecting completion of transition in industrial polymer processes 査読

    Hiromasa Kaneko, Masamoto Arakawa, Kimito Funatsu

    COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING   35 ( 6 )   1135 - 1142   2011年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.compchemeng.2010.09.003

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  • 半経験的量子化学計算を用いたアミン化合物のQSPRモデル構築及び新規化合物の提案

    三島 和晃, 金子 弘昌, 山城 直也, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集   2011   P11 - P11   2011年

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    出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会  

    二酸化炭素の分離回収には水酸基を持つアミン化合物による化学吸収法が幅広く用いられており、吸収液として高い吸収速度と放散量を持つ化合物が必要とされている。本研究では、物性が既知のアミン化合物群に対して半経験的分子軌道法を用いた化学構造の記述子化を行い、ケモメトリックス手法を用いて物性予測モデル構築を試みた。コンピュータ上で網羅的に発生させた構造をモデルに入力することで、吸収液として優れたアミン化合物の探索を行った。

    DOI： 10.11545/ciqs.2011.0.P11.0

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  • Improvement and estimation of prediction accuracy of soft sensor models based on time difference 査読

    Hiromasa Kaneko, Kimito Funatsu

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   6703 ( 1 )   115 - 124   2011年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1007/978-3-642-21822-4_13

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  • 任意の圧力において共沸を予測する統計モデルの開発

    金 泰亨, 金子 弘昌, 山城 直也, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集   2011   O11 - O11   2011年

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    出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会  

    多くの蒸留プロセスでは、共沸現象が重要な問題であるため、設計段階から共沸有無の考慮が必要となる。今回は、任意の圧力における共沸有無を予測するため、説明変数に圧力を追加してSVM解析を行った。さらに、水素結合などの分子間力を正確に表現するため、同一の原子団を持っている溶媒グループのみを用いて共沸予測モデルを構築した。本研究で開発したモデルは任意の圧力下での精度高い共沸予測に利用できると期待される。

    DOI： 10.11545/ciqs.2011.0.O11.0

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  • RNAi法におけるトランスフェクション試薬の遺伝子発現抑制率予測モデルの構築

    酒井 悠, 金子 弘昌, 伊藤 大知, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集   2011   P13 - P13   2011年

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    出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会  

    近年、遺伝子疾患の治療法の一つとして応用が期待されるRNAi法において、核酸であるsiRNAを効率的に細胞内へ導入するトランスフェクション試薬の開発が進行している。試薬の構造により核酸導入の効率及び遺伝子発現抑制率は大きく異なるため、効率的な試薬開発にむけて適切な試薬の構造を予測する必要がある。そこで我々は、ケモインフォマティックス手法を用いて、試薬の構造から遺伝子発現抑制率を予測するモデルの構築を検討した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2011.0.P13.0

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  • Membrane Bioreactorにおける長期的膜差圧予測モデルの構築

    成 敬模, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集   2011   O2 - O2   2011年

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    出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会  

    水処理に使用するMBR(membrane bioreactor)は分散設置をすることで、短時間で多量の処理水を生産可能にする。しかし、分散設置のためには膜差圧がある水準に達し、膜洗浄を行う時期を予測する必要がある。本研究はケモメトリックスの手法を用いて、MBRにおける将来の膜差圧を予測する。これにより、膜洗浄時期の推定や最適な運転条件の探索が可能となる。

    DOI： 10.11545/ciqs.2011.0.O2.0

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  • 高精度ソフトセンサーの開発とプロセス管理への応用

    金子 弘昌, 船津 公人

    化学工学 = Chemical engineering   74 ( 8 )   402 - 405   2010年8月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：化学工学会  

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  • 実用的ソフトセンサーのためのモデル劣化問題解決への取り組み

    金子 弘昌, 船津 公人

    化学工学会 研究発表講演要旨集   2010   38 - 38   2010年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 化学工学会  

    DOI： 10.11491/scej.2010f.0.38.0

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  • 新規ソフトセンサー手法の開発およびプロセス管理への応用

    金子 弘昌

    日本化学会情報化学部会誌   28 ( 2 )   29 - 29   2010年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    DOI： 10.11546/cicsj.28.29

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  • 変数間の非線型性を取り入れた時間差分モデルの構築およびソフトセンサーへの応用

    金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集   2010   J02 - J02   2010年

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    出版者・発行元：公益社団法人 日本化学会  

    化学プラントでは測定困難なプロセス変数を推定する手法として、ソフトセンサーが広く用いられている。我々は、プラントの経時変化によって予測精度が低下するソフトセンサー劣化問題を解決するため、時間差分モデルを提案し成果を上げてきたが、変数間の非線型性へ対応することは困難であった。そこで今回は、事前に非線型関係を取り入れた後に時間差分モデルを構築することを提案する。本手法と従来手法を比較することで、本手法の優位性を示した。

    DOI： 10.11545/ciqs.2010.0.J02.0

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  • Development of a New Soft Sensor Method Using Independent Component Analysis and Partial Least Squares 査読

    Hiromasa Kaneko, Masamoto Arakawa, Kirnito Funatsu

    AICHE JOURNAL   55 ( 1 )   87 - 98   2009年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1002/aic.11648

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  • ポリマープラントにおけるトランジション終了判定モデルの構築とソフトセンサーへの応用

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    化学工学会 研究発表講演要旨集   2009   147 - 147   2009年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 化学工学会  

    DOI： 10.11491/scej.2009.0.147.0

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  • 高精度ソフトセンサー開発のための独立成分分析とサポートベクターマシンを組み合わせた新規異常値検出手法の提案 査読

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    化学工学論文集   35 ( 4 )   382 - 389   2009年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1252/kakoronbunshu.35.382

    Web of Science

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  • QSAR/QSPRモデルの逆解析と適用範囲

    荒川 正幹, 金子 弘昌, 船津 公人

    日本化学会情報化学部会誌   27 ( 4 )   69 - 69   2009年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    DOI： 10.11546/cicsj.27.69

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  • ソフトセンサーモデルの適用範囲と予測誤差の関係に関する研究

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    化学工学会 研究発表講演要旨集   2009   575 - 575   2009年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 化学工学会  

    DOI： 10.11491/scej.2009f.0.575.0

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  • Development of a new regression analysis method using independent component analysis 査読

    Hiromasa Kaneko, Masamoto Arakawa, Kimito Funatsu

    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING   48 ( 3 )   534 - 541   2008年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1021/ci700245f

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  • 独立成分分析とサポートベクターマシンを組み合わせた新規異常値検出手法の提案とソフトセンサーへの応用

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    化学工学会 研究発表講演要旨集   2008   509 - 509   2008年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 化学工学会  

    DOI： 10.11491/scej.2008f.0.509.0

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  • 新規ソフトセンサー手法の開発とプロセス管理への応用

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    化学工学会 研究発表講演要旨集   2008   257 - 257   2008年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 化学工学会  

    DOI： 10.11491/scej.2008.0.257.0

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  • 独立成分分析と遺伝的アルゴリズムを用いた新規回帰分析手法の開発 査読

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    Journal of Computer Aided Chemistry   8   41 - 49   2007年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan  

    本論文では、独立成分分析(ICA)を応用した新たな回帰分析手法を提案し、シンプルで予測精度の高いモデルの構築を目指す。本手法は、前処理として説明変数にICAを適用し独立成分を得た後、PLSにより独立成分と目的変数の間で回帰モデルを構築する手法である。この手法をICA-PLSと呼ぶ。さらに、遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてQ2値が最大になるように独立成分を選択し回帰する手法(ICA-GAPLS)を提案する。ICAは、信号処理の分野などで用いられる手法である。複数の音声信号が混合された信号を、複数のセンサーで観測する状況でICAを適用することにより、混合される前の音声信号を精度良く復元することが可能となる。つまりICAとは、複数の説明変数を統計的に独立な成分に分解する手法である。このICAをPLSの前処理として用いることで、PLSと比較して予測精度が向上することがサンプルデータによって確認された。本手法の適用例として、1023個の化合物に関する水溶解度データの解析を行った。PLS、GAPLS、ICA-PLS、ICA-GAPLSを用いてモデルを構築し、それらのモデルの予測性を比較した。PLS、ICA-PLSはともに最適成分数が2であり、それぞれQ2値は0.821、0.854であった。Rpred2値はPLSで0.790、ICA-PLSで0.881となり、前処理としてICAを用いることにより、予測精度の向上が見られた。さらにICA-GAPLSによって得られたモデルの最適成分数は2であり、Rpred2値は0.889であった。ICA-PLSと比較して、より少ない数の独立成分で同程度の予測精度を持つモデルが構築された。

    DOI： 10.2751/jcac.8.41

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書籍等出版物

  • 化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門

    金子 弘昌（ 担当： 単著）

    オーム社  2019年10月 

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    記述言語：日本語   著書種別：学術書

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  • ファウリングの原因と対策・抑制技術

    渡辺 義公, 山村 寛, 池嶋 規人, 糸川 博然, 森田 優香子, 島村 和彰, 中村 一穂, 根本 雄一, 薮野 洋平, 中西 弘貴, 中川 彰利, 船津 公人, 金子 弘昌, 伊藤 世人, 熊野 淳夫, 加藤 玲朋, 寺田 昭彦, 赤松 憲樹, 高羽 洋充, 的場 雄介, 澤田 繁樹（ 担当： 共著 範囲: 第4節 MBRにおける長期的ファウリング予測およびファウリングの進行を抑制する運転方法探索）

    S&T出版株式会社  2016年2月  （ ISBN:4907002521 ）

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    総ページ数：230  

    ASIN

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  • Soft Sensors: Chemoinformatic Model for Efficient Control and Operation in Chemical Plants.

    K. Funatsu（ 担当： 共著 範囲: Chapter 9）

    2016年 

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    担当ページ：159-174   記述言語：英語   著書種別：学術書

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  • Data Visualization & Clustering: Generative Topographic Mapping Similarity Assessment Allied to Graph Theory Clustering.

    （ 担当： 共著 範囲: Chapter 10）

    2016年 

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    担当ページ：175-210   記述言語：英語   著書種別：学術書

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  • 化学工場・研究所の事故・災害対策とリスク管理

    田崎裕人（ 担当： 共著 範囲: 第5章 プラント制御システムの設計とその応用 第4節ソフトセンサーを使った化学プロセスの安全管理）

    技術情報協会  2015年4月  （ ISBN:4861045843 ）

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    総ページ数：651  

    ASIN

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  • 濾過スケールアップの正しい進め方と成功事例集

    菅原隆（ 担当： 共著 範囲: 第10章 濾過膜のファウリングトラブル対策 第1節 長期ファウリング予測モデル）

    技術情報協会  2014年8月  （ ISBN:4861045371 ）

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    総ページ数：531  

    ASIN

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  • ソフトセンサー入門―基礎から実用的研究例まで

    船津 公人, 金子 弘昌（ 担当： 共著）

    コロナ社  2014年7月  （ ISBN:4339066338 ）

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    総ページ数：227  

    ASIN

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  • ソフトセンサー入門 -基礎から実用的研究例まで

    船津 公人（ 担当： 共著）

    コロナ社  2014年 

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    記述言語：日本語   著書種別：学術書

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  • 化学分野におけるプロセスシステムの計測・モニタリング技術

    金子弘昌（ 担当： 共著 範囲: ソフトセンサー ～測定困難な対象を高精度で推定する技術～）

    シーエムシー出版  2011年7月 

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MISC

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講演・口頭発表等

  • データ駆動型モデルを活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理 招待

    新化学技術推進協会(JACI) 高分子シミュレーション技術セミナー  2018年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Measure of Regression Model Accuracy for Quantitative Structure-Activity(Property) Relationship Considering Applicability Domains 招待 国際会議

    International Congress on Pure & Applied Chemistry (ICPAC)  2018年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • 化学産業におけるデータ活用 招待

    INCHEM TOKYO 2017産学官マッチングフォーラム  2017年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • データベースおよびインフォマティクス技術を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計 招待

    高分子計算機科学研究会  2017年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Process Design and Process Control Based on Statistical Analysis and Machine Learning Using Big Data 招待 国際会議

    The 8th China-Japan Symposium on Chemical Engineering  2017年10月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Molecular, Material, Product and Process Design, and Process Control Based on Statistics and Informatics 招待 国際会議

    ISPAC2017  2017年6月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Visualization of chemical space and protein space considering compound-protein interaction

    2016年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • QSAR/QSPRにおける適用範囲内への望ましい物性・活性をもつ構造の生成

    越智 奨貴, 宮尾 知幸, 船津 公人

    日本コンピュータ化学会2016秋季大会  2016年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：島根大学  

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  • 縮約グラフを利用した化学グラフ生成に関する研究

    宮尾 知幸, 船津 公人

    第39回ケモインフォマティクス討論会  2016年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：静岡大学浜松キャンパス  

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  • Generative Topographic Mapping Visualization Performance Allied to Root Mean Square Error of Midpoints among Nearest Neighbors

    M.S. Escobar, K. Funatsu

    2016年9月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • アンサンブル学習を活用した産業プラントにおける異常検出および異常状態推定

    船津 公人

    第39回ケモインフォマティクス討論会  2016年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：静岡大学浜松キャンパス  

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  • 変数領域選択と適用範囲を考慮した土壌成分値予測のための非線形モデル開発

    厳 路, M.S. Escobar, 船津 公人

    第39回ケモインフォマティクス討論会  2016年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：静岡大学浜松キャンパス  

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  • 適応型ソフトセンサーおよび推定値の平滑化を実現するソフトセンサーツールの開発

    大寳 茂樹, 松本 卓也, 船津 公人

    化学工学会第48回秋季大会  2016年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：徳島大学  

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  • 赤外スペクトルを用いたプロセス監視のための波長選択手法

    柴山 翔二郎, 船津 公人

    化学工学会第48回秋季大会  2016年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：徳島大学  

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  • Improvement of Process State Recognition Performance by Noise Reduction. 国際会議

    K. Funatsu

    PSE ASIA 2016  2016年7月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Tokyo, Japan  

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  • Generative Topographic Mapping Similarity Index Applied for Fault Detection in Chemical Plants. 国際会議

    M. S. Escobar, K. Funatsu

    PSE ASIA 2016  2016年7月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Tokyo, Japan  

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  • Development of a New Process Control Method for MIMO Process Based on Soft Sensors and Inverse Analysis. 国際会議

    T. Watanabe, K. Tanaka, K. Funatsu

    PSE ASIA 2016  2016年7月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Tokyo, Japan  

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  • Process Analytical Technologyとしてのソフトセンサーによる、リアルタイムプロセス管理技術 招待

    第17回ヤングプロフェッショナルのためのセミナー  2016年7月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：ISPE 日本本部オフィス  

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  • リアルタイムなプロセス監視および制御のためのProcess Analytical Technologyとしてのソフトセンサー 招待

    独立行政法人 医薬品医療機器総合機構での講演  2016年6月  医薬品医療機器総合機構

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • Practical Use of Savitzky-Golay Filtering-Based Ensemble Online SVR. 国際会議

    T. Matsumoto, S. Ootakara, K. Funatsu

    DYCOPS-CAB2016  2016年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Trondheim, Norway  

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  • ソフトセンサーによる製品品質の推定およびプロセス監視・制御への応用 招待

    技術情報協会セミナー  2016年5月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：技術情報協会セミナールーム  

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  • Partial Derivative of Data Density Estimation Model for Structure Generation and Fault Diagnosis. 国際会議

    K. Funatsu

    The 6th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2016年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Sugiura Comunity Care Research Center in Kyoto University  

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  • Generative Topographic Mapping Similarity Assessment for Anomaly Detection in Chemical Plants. 国際会議

    M.S. Escobar, K. Funatsu

    The 6th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2016年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Sugiura Comunity Care Research Center in Kyoto University  

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  • Molecular Structure Generation Algorithm for Inverse QSPR/QSAR. 国際会議

    T. Miyao, K. Funatsu

    The 6th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry.  2016年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Sugiura Comunity Care Research Center in Kyoto University.  

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  • Molecular Structure Generation Algorithm for Inverse QSPR/QSAR 国際会議

    T. Miyao, H. Kaneko, K. Funatsu

    The 6th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2016年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Sugiura Comunity Care Research Center in Kyoto University  

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  • Partial Derivative of Data Density Estimation Model for Structure Generation and Fault Diagnosis 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The 6th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2016年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Sugiura Comunity Care Research Center in Kyoto University  

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  • Generative Topographic Mapping Similarity Assessment for Anomaly Detection in Chemical Plants 国際会議

    M.S. Escobar, H. Kaneko, K. Funatsu

    The 6th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2016年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Sugiura Comunity Care Research Center in Kyoto University  

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  • 適応型ソフトセンサーにおけるハイパーパラメータ設計の高速化

    船津 公人

    化学工学会 第81年会  2016年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：関西大学千里山キャンパス  

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  • Strategy of Structure Generation within Applicability Domains. 国際会議

    K. Funatsu

    PACIFICHEM 2015  2015年12月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hawaii, U.S.A.  

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  • Strategy of Structure Generation within Applicability Domains 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    PACIFICHEM 2015  2015年12月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hawaii, U.S.A  

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  • プラントのビッグデータを活用するソフトセンサー技術および製造プロセス管理手法 招待

    金子 弘昌

    ISPE日本本部2015年度冬季大会  2015年12月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：メルパルク大阪  

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  • 低コストで運用可能な赤外分光法を用いたプロセス監視手法の開発

    柴山 翔二郎, 船津 公人

    日本PDA製薬学会第22回年会  2015年12月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：タワーホール船堀  

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  • Iterative Optimization Technologyとスペクトルの低次元化・波長選択とを組み合わせたPAT手法の開発

    船津 公人

    日本PDA製薬学会第22回年会  2015年12月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：タワーホール船堀  

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  • Ensemble Locally-weighted Partial Least Squares Model and Its Application to Industrial Plants. 国際会議

    K. Funatsu

    2015 AIChE Annual Meeting  2015年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Salt Lake City, U.S.A  

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  • Ensemble Locally-weighted Partial Least Squares Model and Its Application to Industrial Plants 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    2015 AIChE Annual Meeting  2015年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Salt Lake City, U.S.A.  

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  • データベース更新によるJust-In-Timeモデルの予測精度の改善

    田中 健一, 船津 公人

    第38回ケモインフォマティクス討論会  2015年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京大学  

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  • Inverse-QSPRを利用した分子設計に関する研究

    宮尾 知幸, 船津 公人

    第38回ケモインフォマティクス討論会  2015年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京大学  

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  • オーバーフィッティングは本当に問題か？

    船津 公人

    第38回ケモインフォマティクス討論会  2015年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京大学  

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  • 目的領域に多様な構造を生成する化学空間探索型構造ジェネレータの開発

    武田 俊一, 船津 公人

    第38回ケモインフォマティクス討論会  2015年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：東京大学  

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  • 赤外スペクトルデータを用いた混合溶液における純物質の濃度予測モデル構築手法の開発

    柴山 翔二郎, 船津 公人

    第38回ケモインフォマティクス討論会  2015年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：東京大学  

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  • 適応的実験計画手法を活用したリチウムイオン二次電池の最適化

    中尾 篤之, 船津 公人

    第38回ケモインフォマティクス討論会  2015年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：東京大学  

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  • Noise Reduction of Operating Date Using Savizky-Golay Filters for Soft Sensors. 国際会議

    K. Funatsu

    The 16th Asia Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress.  2015年9月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Melbourne, Australia  

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  • Noise Reduction of Operating Data Using Savitzky?Golay Filters for Soft Sensors 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The 16th Asia Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress  2015年9月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Melbourne, Australia  

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  • Just-in-timeモデルおよびアンサンブル学習を活用した適応型ソフトセンサー手法

    船津 公人

    化学工学会第47回秋季大会  2015年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：北海道大学  

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  • ケモインフォマティクス技術を活用した推定制御手法および医薬品製造プロセスへの応用 招待

    金子 弘昌

    2015年度第1回CACフォーラムセミナー  2015年7月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：日本化学会化学会館  

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  • Selection of Comprehensive Data from a Large Amount of Data using a Genetic Algorithm. 国際会議

    K. Funatsu

    PSE2015/ESCAPE25  2015年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Copenhagen, Denmark  

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  • Selection of Comprehensive Data from a Large Amount of Data using a Genetic Algorithm 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    PSE2015/ESCAPE25  2015年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Copenhagen, Denmark  

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  • De-novoデザインのためのring-systemに基づいた化学構造創出

    宮尾 知幸, 船津 公人

    日本薬学会第135年会  2015年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：神戸学院大学  

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  • 化学プラントにおける制御性能向上のための推定制御手法に関する研究

    化学工学会 第80年会  2015年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：芝浦工業大学  

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  • Generative topographic mapping and graph theory combined approach for non-linear fault identification and diagnosis

    M.S. Escobar, K. Funatsu

    2015年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 数理モデルを活用したMBRにおける運転条件の最適化の検討

    船津 公人

    化学工学会 第80年会  2015年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：芝浦工業大学  

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  • 膜ファウリングの長期予測モデルの構築およびMBRの管理への応用

    CREST「持続可能な水利用を実現する革新的な技術とシステム」研究領域シンポジウム 「新たな水処理システムを目指した技術開発：バイオフィルムと膜ファウリングへの挑戦」  2015年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：アルカディア市ヶ谷  

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  • The development of widely applied long-term transmembrane pressure prediction model for membrane bioreactors. 国際会議

    H. Oishi, K. Funatsu

    3W Expo 2015 + CPPE Expo 2015  2015年1月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Bangkok, Thailand  

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  • Application of Ensemble Online Support Vector Regression to the Prediction of Fouling in Membrane Bioreactors 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    3W Expo 2015 + CPPE Expo 2015  2015年1月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Bangkok, Thailand  

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  • The development of widely applied long-term transmembrane pressure prediction model for membrane bioreactors 国際会議

    H. Oishi, H. Kaneko, K. Funatsu

    3W Expo 2015 + CPPE Expo 2015  2015年1月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Bangkok, Thailand  

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  • Application of Ensemble Online Support Vector Regression to the Prediction of Fouling in Membrane Bioreactors. 国際会議

    K. Funatsu

    3W Expo 2015 + CPPE Expo 2015  2015年1月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Bangkok, Thailand  

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  • クラス分類および回帰分析におけるモデルの適用範囲

    船津 公人

    第37回情報化学討論会  2014年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：豊橋技術科学大学  

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  • Improvement of Iterative Optimization Technology (Calibration-Free/ Minimum Approach) with Dimensionality Reduction of Spectra. 国際会議

    K. Muteki, D.O. Blackwood, Y.A. Liu, S. S.Sekulic, K. Funatsu

    2014 AIChE Annual Meeting  2014年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Atlanta, U.S.A.  

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  • Improvement of Iterative Optimization Technology (Calibration-Free/ Minimum Approach) with Dimensionality Reduction of Spectra 国際会議

    H. Kaneko, K. Muteki, D.O. Blackwood, Y.A. Liu, S. S.Sekulic, K. Funatsu

    2014 AIChE Annual Meeting  2014年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Atlanta, U.S.A.  

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  • Process Control Method Based on the Inverse Analysis of Soft Sensors Considering Controllability 国際会議

    I. Kimura, H. Kaneko, K. Funatsu

    2014 AIChE Annual Meeting  2014年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Atlanta, U.S.A.  

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  • Process Control Method Based on the Inverse Analysis of Soft Sensors Considering Controllability. 国際会議

    I. Kimura, K. Funatsu

    2014 AIChE Annual Meeting  2014年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Atlanta, U.S.A.  

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  • データ密度に基づく異常検出モデルを用いた異常原因の診断

    船津 公人

    第57回自動制御連合講演会  2014年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：群馬伊香保 ホテル天坊  

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  • GTL プラント運転データの測定間隔と適応型ソフトセンサーの予測精度

    大石 隼人, 船津 公人

    第57回自動制御連合講演会,  2014年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：群馬伊香保 ホテル天坊  

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  • 膜分離活性汚泥法におけるファウリング予測モデルおよびモデルを用いた運転条件の検討 招待

    金子 弘昌

    先端膜工学研究推進機構秋季講演会  2014年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：神戸大学  

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  • Non-linear data visualization and networks combined approach for monitoring of process data

    M.S. Escobar, K. Funatsu

    化学工学会第46回秋季大会  2014年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：九州大学  

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  • Moving windowモデルおよびアンサンブル学習を活用した適応型ソフトセンサー手法

    船津 公人

    化学工学会第46回秋季大会  2014年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：九州大学  

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  • ファウリング予測モデルの最適運用および長期膜差圧予測

    大石 隼人, 船津 公人

    化学工学会第46回秋季大会  2014年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：九州大学  

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  • Fast Optimization of Hyperparameters of Support Vector Regression Model Considering its Predictive Ability. 国際会議

    K. Funatsu

    4th International Conference on Engineering Optimization(EngOpt2014)  2014年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Lisbon, Portugal  

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  • Fast Optimization of Hyperparameters of Support Vector Regression Model Considering its Predictive Ability 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    4th International Conference on Engineering Optimization  2014年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Lisbon, Portugal  

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  • Development of an adaptive experimental design method based on probabilities to achieve requirements and quantity of information on next experiments 国際会議

    A. Nakao, H. Kaneko, K. Funatsu

    4th International Conference on Engineering Optimization  2014年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Lisbon, Portugal  

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  • Development of an adaptive experimental design method based on probabilities to achieve requirements and quantity of information on next experiments. 国際会議

    A. Nakao, K. Funatsu

    EngOpt2014  2014年9月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Lisbon, Portugal  

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  • Semi-supervised learning state discrimination and regression modeling for dynamic data. 国際会議

    M.S. Escobar, K. Funatsu

    The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Strasbourg, France  

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  • Semi-supervised learning state discrimination and regression modeling for dynamic data 国際会議

    M.S. Escobar, H. Kaneko, K. Funatsu

    The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Strasbourg, France  

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  • Efficient molecular structure enumeration algorithm for inverse-QSPR/QSAR 国際会議

    T. Miyao, H. Kaneko, K. Funatsu

    The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Strasbourg, France  

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  • Efficient molecular structure enumeration algorithm for inverse-QSPR/QSAR. 国際会議

    T. Miyao, K. Funatsu

    The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Strasbourg, France  

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  • Virtual Sensors Predicting Drug Product Quality with Chemoinformatic Techniques. 招待

    JCUP V  2014年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：Asahi Seimei Building, Japan.  

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  • Virtual Sensors Predicting Drug Product Quality with Chemoinformatic Techniques 招待 国際会議

    H. Kaneko

    JCUP V  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：Asahi Seimei Building  

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  • Automatic Database Monitoring for Process Control Systems. 国際会議

    K. Funatsu

    The 27th International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA-AIE2014).  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kaohsiung, Taiwan  

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  • Automatic Database Monitoring for Process Control Systems 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The 27th International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kaohsiung, Taiwan  

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  • Adaptive regression model for nonlinear and time-varying systems 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Strasbourg, France  

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  • Adaptive regression model for nonlinear and time-varying systems. 国際会議

    K. Funatsu

    The 5th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry.  2014年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Strasbourg, France  

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  • プラントの運転データを最大限に活用するためのソフトセンサーおよびプロセス管理手法 招待

    金子 弘昌

    プラントオペレーション分科会 第１３１回研究会  2014年5月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：大阪科学技術センター  

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  • Analysis of a Transmembrane Pressure (TMP) Jump Prediction Model for Preventing TMP Jumps. 国際会議

    K. Funatsu

    DESALINATION, FOR THE ENVIRONMENT  2014年5月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Limassol, Cyprus  

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  • Analysis of a Transmembrane Pressure (TMP) Jump Prediction Model for Preventing TMP Jumps 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    DESALINATION, FOR THE ENVIRONMENT  2014年5月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Limassol, Cyprus  

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  • ソフトセンサーにおけるデータベース管理のための自動的パラメータ選択

    船津 公人

    化学工学会 第79年会  2014年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：岐阜大学  

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  • GTM, GMM and SSPCR combined approach applied for semi-supervised state recognition

    M.S. Escobar, K. Funatsu

    2014年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Membrane bioreactorにおける水質を考慮した更新型長期膜差圧予測手法の開発

    大石 隼人, 船津 公人

    化学工学会 第79年会  2014年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：岐阜大学  

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  • ソフトセンサーと逆解析を利用した新規プロセス制御手法の開発

    木村 一平, 船津 公人

    化学工学会 第79年会  2014年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：岐阜大学  

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  • Prediction models of transmembrane pressure (TMP) and timing of TMP jumps for efficient fouling control in distributed MBR systems. 国際会議

    K. Funatsu

    MBR for the Next Generation and Waste-to-Energy Conversion.  2014年2月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Gunsan, Korea  

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  • Prediction models of transmembrane pressure (TMP) and timing of TMP jumps for efficient fouling control in distributed MBR systems 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    MBR for the Next Generation and Waste-to-Energy Conversion  2014年2月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Gunsan, Korea  

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  • Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression and the Time Variable 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    2013 AIChE Annual Meeting  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：San Francisco  

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  • GTM Semi-supervised Approach for State Recognition in Dynamic Data 国際会議

    M.S. Escobar, H. Kaneko, K. Funatsu

    2013 AIChE Annual Meeting  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：San Francisco  

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  • Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression and the Time Variable. 国際会議

    K. Funatsu

    2013 AIChE Annual Meeting  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：San Francisco, U.S.A.  

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  • GTLプラント運転データの統計的処理と性状推定(ソフトセンサー)

    大石 隼人, 坂本 克, 木村 としや, 船津 公人

    第56回自動制御連合講演会  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：新潟大学  

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  • GTM Semi-supervised Approach for State Recognition in Dynamic Data. 国際会議

    M.S. Escobar, K. Funatsu

    2013 AIChE Annual Meeting  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：San Francisco, U.S.A  

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  • Membrane bioreactor における長期的ファウリング予測モデルの開発

    大石 隼人, 船津 公人

    第36回情報化学討論会  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：筑波大学  

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  • プロセス制御におけるソフトセンサーの新たな利用方法の開発

    木村 一平, 船津 公人

    第36回情報化学討論会  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：筑波大学  

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  • 化学空間上の目的領域内を探索する構造ジェネレータの開発

    三島 和晃, 船津 公人

    第36回情報化学討論会  2013年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：筑波大学  

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  • 膜分離活性汚泥法における膜差圧急上昇予測モデルの開発

    船津 公人

    日本コンピュータ化学会2013秋季年会  2013年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：九州大学  

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  • Model for Predicting Transmembrane Pressure Jump for Various Membrane Bioreactors 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    Engineering with Membranes Towards a Sustainable Future - EWM2013  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：France  

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  • Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression with the Time Variable and Discussion on Appropriate Parameter Settings 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    17th International Conference in Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Systems - KES2013  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Japan  

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  • Adaptive Soft Sensor Model Using Online Support Vector Regression with the Time Variable and Discussion on Appropriate Parameter Settings. 国際会議

    K. Funatsu

    17th International Conference in Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Systems - KES2013  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Japan  

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  • Membrane bioreactorにおける更新型長期膜差圧予測モデルの開発

    大石 隼人, 船津 公人

    化学工学会第45回秋季大会  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：岡山大学  

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  • Model for Predicting Transmembrane Pressure Jump for Various Membrane Bioreactors. 国際会議

    K. Funatsu

    Engineering with Membranes Towards a Sustainable Future - EWM2013  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Saint-Pierre D'Oléron, France  

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  • ソフトセンサーを活用したプラントにおける異常の早期検出

    増田 泰之, 船津 公人

    化学工学会第45回秋季大会  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：岡山大学  

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  • プロセス制御におけるソフトセンサーの新たな利用方法の開発

    木村 一平, 船津 公人

    化学工学会第45回秋季大会  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：岡山大学  

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  • 適応型ソフトセンサーのためのデータベース管理指標の開発

    船津 公人

    化学工学会第45回秋季大会  2013年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：岡山大学  

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  • High Predictive Soft Sensors Based on Time Difference (TD) Models and the Selection of Optimal TD Intervals. 国際会議

    K. Funatsu

    9th World Congress of Chemical Engineering  2013年8月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Seoul, Korea  

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  • High Predictive Soft Sensors Based on Time Difference (TD) Models and the Selection of Optimal TD Intervals 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    9th World Congress of Chemical Engineering  2013年8月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Korea  

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  • Physical and Statistical Model of Transmembrane Pressure Jump and Visualization of the Model. 国際会議

    K. Funatsu

    The 6th International Conference on Process Systems Engineering (PSE ASIA).  2013年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Kuala Lumpur, Malaysia  

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  • Physical and Statistical Model of Transmembrane Pressure Jump and Visualization of the Model 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The 6th International Conference on Process Systems Engineering  2013年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Malaysia  

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  • Virtual sensors with chemoinformatic techniques 招待 国際会議

    H. Kaneko

    Asian International Symposium ?Theoretical Chemistry, Chemoinformatics, Computational Chemistry? in the 93th CSJ Annual Meeting  2013年5月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：Ritsumeikan University Biwako-Kusatsu Campus, Japan  

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  • 適応型非線型回帰分析手法の開発およびソフトセンサーへの応用

    船津 公人

    日本コンピュータ化学会2013年春季年会  2013年5月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京工業大学  

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  • 化学空間の可視化を利用した化学構造ジェネレータの開発

    三島 和晃, 船津 公人

    日本コンピュータ化学会2013年春季年会  2013年5月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京工業大学  

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  • Virtual sensors with chemoinformatic techniques 招待

    Asian International Symposium-Theoretical Chemistry,Chemoinformatics, Computational Chemistry-in the 93th CSJ Annual Meeting.  2013年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：Ritsumeikan University Biwako-Kusatsu Campus, Japan  

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  • 目的変数の測定回数削減およびソフトセンサーモデルの劣化低減への試み

    加藤 正朗, 船津 公人

    化学工学会 第78年会  2013年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：大阪大学  

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  • Online support vector regressionを応用したソフトセンサーモデルの劣化低減手法の開発

    船津 公人

    第13回計測自動制御学会制御部門大会  2013年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：アクロス福岡  

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  • ソフトセンサーを用いた新規プロセス制御手法の開発

    木村 一平, 船津 公人

    第13回計測自動制御学会制御部門大会  2013年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：アクロス福岡  

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  • データ密度を考慮したソフトセンサーモデルの予測誤差の推定

    船津 公人

    化学工学会 第78年会  2013年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：大阪大学  

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  • 実験回数の軽減を目的とした材料設計手法の開発および多次元空間における新規候補探索

    岸尾 拓也, 船津 公人

    化学工学会 第78年会  2013年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：大阪大学  

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  • 予測性を考慮した新規回帰分析手法の開発および二酸化炭素分離回収に用いるアミン化合物の分子設計

    三島 和晃, 金子 弘昌, 船津 公人

    Journal of Computer Aided Chemistry  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    二酸化炭素の回収・貯留(carbon dioxide capture and storage, CCS)において二酸化炭素の分離回収法としてアミン化合物による化学吸収法が広く検討されており、分離回収のコスト低減のために吸収および放散の性能が高いアミン化合物が必要とされている。高い性能をもつアミン化合物を探索するためのアプローチの一つとして、定量的構造物性相関モデルと構造ジェネレータを利用した分子設計が挙げられる。本研究では、予測性の高いモデルを構築することを目的として、変数選択手法であるgenetic algorithm-based partial least squares (GAPLS)法と複数のモデルによる予測結果を統合して予測を行うアンサンブル学習を組み合わせたensemble GAPLS (EGAPLS)法を提案した。アンサンブル学習を利用することで、単独のGAPLSモデルよりも高い予測精度をもつモデルを構築することができる。また予測値のばらつきを考慮することで、予測値の信頼性を評価することが可能となる。3級アミン化合物の二酸化炭素吸収速度および放散量のデータを用いて物性予測モデルを構築し、cross-model validation (CMV)を用いてモデルの予測精度を検証した。その結果、EGAPLS法を用いることで高い予測精度をもつ物性予測モデルが得られたことを確認した。構造ジェネレータにより出力された構造に対してこのモデルを適用することで、二酸化炭素の分離回収に用いるアミン化合物として有望な化学構造を得た。

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  • 2次元Quantitative Structure-Retention Relationshipモデルの構築と逆解析を利用した構造推定

    菅間 幸司, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    ガスクロマトグラフィー(GC)や2次元GC(GC-GC)は分離、構造推定および定量分析を行う手法である。GCやGC-GCでは化合物の保持時間を測定し、測定結果をデータベースと比較して構造推定を行うが、保持時間が未知である新規化合物の構造推定は難しい。そこで新規化合物の保持時間を予測するためにQuantitative Structure Retention Relationship (QSRR)が提案されており、これまでに限られた化合物種に特化した高精度なQSRRモデルの構築がなされてきた。本研究ではGC-GCにおける多様な化合物の保持時間を高精度で予測するモデルの構築を目指す。さらに、QSRRモデルを用いた逆解析による構造推定手法を開発する。保持時間の目標値を定め、その値を様々な構造の保持時間の予測値と比較して構造推定を行う。予測値と目標値を比較する際は予測誤差が問題となるが、本手法では予測値の信頼性に基づいて構造ごとに異なる許容誤差を設けることで対処する。GC-GCにより測定された化合物データを用いて解析を行い、本手法の有用性を示した。

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  • 非線形回帰モデルの予測性能評価指標の開発

    金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    非線形回帰分析手法により複雑なモデルを構築できる一方で、モデルはモデル構築用データに過適合しやすい。モデルの検証方法としてクロスバリデーションが利用されるが、クロスバリデーションでは回帰モデルの構築および得られたモデルを用いた予測を繰り返さなければならない。ビッグデータを扱う際などデータ数が大きい場合に多くの計算時間がかかってしまう。また新規データを用いて構築済みのモデルを更新した場合にはクロスバリデーションは利用できない。本研究では非線形回帰モデルの予測性能を評価するための新規指標を開発した。指標はデータの中点に基づいて計算されるためクロスバリデーションが不要である。そのため回帰モデルを更新した場合でも適用可能となる。非線形性の存在するシミュレーションデータ解析・pIC50を対象にしたQSAR解析・logSを対象にしたQSPR解析を通して提案手法の有効性を確認した。

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  • 化学空間上の目的領域を探索する化学構造ジェネレータの開発

    三島 和晃, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    創薬研究の初期段階においては高い活性をもつ多様なリード化合物が必要とされる。そのような化学構造を設計するため、我々は化学空間上の目的領域を探索する化学構造ジェネレータを開発している。各化合物に対して構造記述子を算出して化学空間上に配置したのち、高活性化合物が存在する周辺の領域に新規構造を発生させることで、生成される構造の多様性を考慮しつつ高い活性が期待できる新規構造を得ることが可能である。本研究ではこのジェネレータの有用性を検証するため、リガンド結合活性のデータを用いた化学空間の可視化と目的領域を定めた構造生成のケーススタディにおいて、テストデータとの比較検討を行なった。その結果、目的領域付近に存在するテストデータに類似する構造が数多く生成され、化学空間上の目的領域の探索が行なわれたことを確認した。

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  • ケモインフォマティクス手法を用いたRNAi法におけるトランスフェクション試薬の設計

    酒井 悠, 金子 弘昌, 太田 誠一, 伊藤 大知, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    癌等の遺伝子疾患の治療においてRNAiが注目されている。これはsiRNAの細胞内導入により特定遺伝子の発現が抑制される現象である。 siRNAを細胞内に導入する際に用いる脂質のことをトランスフェクション試薬とよび、試薬構造により遺伝子発現抑制効率や細胞毒性といった試薬 性能が異なる。そのため効率的な試薬開発に向けて適切な試薬の構造を予測する必要があるが、その構造活性相関は未だ明白ではない。そこで本研究で は、トランスフェクション試薬の構造活性相関モデルの構築を試みた。データは既存の論文から引用した。化学構造から計算した記述子と各種実験パラ メータを説明変数とし、遺伝子発現率を目的変数とした。これまでは合成後の試薬の化学構造に対して記述子計算を行っていたが、今回は合成前のアミ ンの構造及び炭素鎖の構造に対してそれぞれ記述子計算を行った場合を検討した。その結果、PLS及びSVRモデルの q<sup>2</sup>が向上することを確認した。また炭素鎖由来の記述子はアミン由来の記述子に比べ遺伝子発現率 との相関が高い傾向が確認された。

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  • Membrane bioreactorにおける長期的ファウリング予測モデルの開発

    大石 隼人, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    膜分離活性汚泥法(membrane bioreactor, MBR)は排水中の有機物を活性汚泥中の微生物により分解し、その活性汚泥と処理水とを膜を用いて分離する水処理技術である。MBRにおいてmixed liquor suspended solids(MLSS)の濃度は長期的なファウリング予測やプロセス管理の面で重要な変数であるが、測定にはコストや時間がかかる。そこで、本研究ではMBRにおけるMLSS濃度を運転条件や水質から予測するモデルの開発を行った。汎用性が高く精度の高いモデルを構築するために3つの異なるMBR装置で測定されたデータを用いて解析を行った。3つのデータを用いてモデルを構築することにより汎用性の高いモデルが構築できることを確認した。また、genetic algorithm based partial least squares(GAPLS)法による変数選択とモデル構築に用いる説明変数の検討により、処理水の水質や膜槽における粘度がMLSS濃度予測の際に重要な変数であることが示唆された。

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  • ソフトセンサーモデルと逆解析の応用によるプロセス制御手法の検討

    木村 一平, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    複雑な多変数プロセスを制御対象とする場合、プロセス制御としてモデル予測制御が広く用いられているが、制御パラメーターの最適化や実プロセスにおけるシステム同定には困難が伴う。そこで本研究ではこれらの問題を解決し迅速かつ安定な制御を行うことを目的として、ソフトセンサーモデルとその逆解析を用いた制御手法であるinverse soft sensor-based feed forward (ISFF)制御法を提案する。ISFFでは過去のデータベースを用いてU、Xを説明変数、yを目的変数としたソフトセンサーモデルを構築する。Xを設定値としてモデルの逆解析を行うことで、yの目的関数に応じた理想的なUの操作量を定量的に決定する。CSTRとフェドバッチ反応器のシミュレーターを用いたケーススタディを行い、連続プロセスにおけるyの迅速な設定値変更とバッチプロセスにおけるyの最大化に対してISFFが高い制御性能を発揮することを確認した。

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  • 目標達成確率を考慮した汎用的な実験計画手法の開発

    中尾 篤之, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2013年 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    材料開発において望む物性を達成するための実験計画法として既往の研究では既存のデータから計算される目標達成確率を用いて実験候補を選ぶことが行われていたが、一度に一つの実験を行う場合にしか対応していなかった。今回は既往の研究を発展させ複数の実験を同時に行う場合の実験パラメータの値の選択手法の開発を行った。選択される実験パラメータの値が類似しないように間隔を設けながら複数の実験候補を選択する。実験パラメータの値の間隔を変化させながらシュミレーションデータの探索を行い、目標達成までに必要な実験数を比較した。実験パラメータの間隔と実験数に明確な関係は見られなかったが、実験パラメータの間隔と回帰モデルの予測精度の向上速度・目標達成に必要な回帰モデルの予測精度の関係に複数のシミュレーションデータに共通する傾向が確認できた。

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  • 膜分離活性汚泥法における長期ファウリング予測モデルの開発 招待

    金子 弘昌

    第２９回ニューメンブレンテクノロジーシンポジウム２０１２  2012年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：三田NNホール  

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  • Discussion on Time Difference Models for Application of Soft Sensors.

    K. Funatsu

    19th Regional Symposium on Chemical Engineering (RSCE2012).  2012年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Bali, Indonesia  

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  • Discussion on Time Difference Models for Application of Soft Sensors 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    19th Regional Symposium on Chemical Engineering  2012年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Bali, Indonesia  

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  • モデルの信頼性および適用範囲を考慮したケモメトリックス解析 招待

    金子 弘昌

    2012年度 CACフォーラム一泊研修会  2012年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：宮島グランドホテル  

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  • 産業プロセスにおけるケモメトリックス技術としてのソフトセンサー 招待

    金子 弘昌

    2011年度 第2回CACフォーラムセミナー  2012年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：日本化学会化学会館  

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  • 頑健かつ高精度なモデルの構築を目指した新規近赤外スペクトル解析手法の提案,

    菅間 幸司, 船津 公人

    第35回情報化学討論会,  2012年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：広島大学  

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  • Soft Sensor Models Based On a Process Variable and Dynamics Selection Method and Support Vector Regression 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    AIChE 2012 Annual Meeting  2012年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：U.S.A.  

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  • Estimation of Predictive Accuracy of Soft Sensor Models Based on One-Class Support Vector Machine 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The 11th International Symposium on Process Systems Engineering  2012年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Singapore  

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  • One-class support vector machineを用いたソフトセンサーモデルの予測誤差の推定,

    船津 公人

    日本コンピュータ化学会2012年秋季年会  2012年10月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：山形大学  

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  • Strategic Search for Experimental Conditions for Efficient Product Design 国際会議

    T. Kishio, H. Kaneko, K. Funatsu

    AIChE 2012 Annual Meeting  2012年10月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：U.S.A.  

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  • Strategic Search for Experimental Conditions for Efficient Product Design. 国際会議

    T. Kishio, K. Funatsu

    AIChE 2012 Annual Meeting  2012年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Pittsburgh, U.S.A  

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  • Soft Sensor Models Based On a Process Variable and Dynamics Selection Method and Support Vector Regression. 国際会議

    K. Funatsu

    AIChE 2012 Annual Meeting  2012年10月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Pittsburgh, U.S.A.  

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  • 目的変数間の関係を活用したモデル劣化低減手法の開発

    加藤 正朗, 船津 公人

    化学工学会第44回秋季大会  2012年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東北大学  

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  • Prediction Model of Transmembrane Pressure Jump for Membrane Bioreactor Using Physical and Statistical Approaches 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    Euromembrane 2012  2012年9月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：London, U.K.  

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  • ソフトセンサーモデルの劣化の分類と各適応的モデルに関する考察

    船津 公人

    化学工学会第44回秋季大会  2012年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東北大学  

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  • Prediction Model of Transmembrane Pressure Jump for Membrane Bioreactor Using Physical and Statistical Approaches. 国際会議

    K. Funatsu

    Euromembrane 2012  2012年9月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：London, U.K.  

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  • 分離プロセスにおいて圧力の変化を考慮して共沸予測を行う統計モデルの構築

    金 泰亨, 山城 直也, 船津 公人

    化学工学会第44回秋季大会  2012年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東北大学  

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  • データ特性を踏まえた戦略的な実験水準決定手法の開発

    岸尾 拓弥, 船津 公人

    化学工学会第44回秋季大会  2012年9月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東北大学  

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  • Estimation of Predictive Accuracy of Soft Sensor Models Based on One-Class Support Vector Machine

    K. Funatsu

    The 11th International Symposium on Process Systems Engineering.  2012年7月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：National University of Singapore, Singapore  

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  • Soft Sensors Supporting Efficient Plant Operations with Chemoinformatic Techniques 招待 国際会議

    H. Kaneko

    The 4th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2012年5月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：Kyukamura hotel, Japan  

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  • 非線型変数領域選択手法の開発およびソフトセンサーへの応用

    船津 公人

    日本コンピュータ化学会2012年春季年会  2012年5月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京工業大学  

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  • A Statistical Approach to Prediction of Transmembrane Pressure in Membrane Bioreactors. 国際会議

    K. Funatsu

    AIChE 2012 Spring Meeting  2012年4月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Houston, Texas, U.S.A  

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  • Soft Sensors Supporting Efficient Plant Operations with Chemoinformatic Techniques 招待 国際会議

    The 4th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry  2012年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：Kyukamura hotel, Japan  

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  • A Statistical Approach to Prediction of Transmembrane Pressure in Membrane Bioreactors 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    AIChE 2012 Spring Meeting  2012年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Houston, Texas, U.S.A.  

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  • 産業プロセスにおけるケモメトリックス技術としてのソフトセンサー 招待

    2011年度 第2回CACフォーラムセミナー  2012年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：日本化学会化学会館  

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  • 効率的な実験計画のための戦略的なパラメータ探索手法の開発

    岸尾 拓弥, 船津 公人

    化学工学会 第77年会  2012年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：工学院大学  

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  • Strategic Parameter Search Method for Efficient Experimental Design. 国際会議

    T. Kishio, K. Funatsu

    The 4th French-Japan Workshop on Computational Methods in Chemistry 2012  2012年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Kyukamura hotel, Japan  

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  • Strategic Parameter Search Method for Efficient Experimental Design 国際会議

    T. Kishio, H. Kaneko, K. Funatsu

    The 4th French-Japan Workshop on Computational Methods in Chemistry 2012  2012年3月 

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    記述言語：英語   会議種別：ポスター発表  

    開催地：Japan  

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  • ケモインフォマティックス手法を用いた膜分離活性汚泥法における膜差圧予測モデルの構築

    船津 公人

    化学工学会 第77年会  2012年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：工学院大学  

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  • Support vector regressionを応用した変数領域選択手法の開発

    船津 公人

    第12回計測自動制御学会制御部門大会  2012年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：奈良県文化会館  

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  • 分散型膜分離活性汚泥法のための長期膜差圧予測モデルの構築

    成 敬模, 船津 公人

    化学工学会 第77年会  2012年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：工学院大学  

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  • プラントの運転状況を考慮した実用的ソフトセンサーメンテナンス法の開発

    岡田 剛嗣, 船津 公人

    化学工学会 第77年会  2012年3月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：工学院大学  

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  • Development of New Soft Sensor Methods for Selecting Process Variables with Consideration of Process Dynamics 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The 13th Asia Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress  2012年2月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Suntec City, Singapore  

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  • 分子の電荷情報に基づく統計的共沸予測モデルの開発

    金 泰亨, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2012年 

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    記述言語：日本語  

    蒸留プロセスで重要な問題である共沸現象について設計段階から考慮する必要がある。分子間力による混合物の非理想性は共沸の主要な原因とされており、電荷情報から得られる分子間力に関する変数は共沸予測の重要な情報になると考えられる。今回は量子化学計算による分子の電荷情報を統計モデル構築の際の説明変数として用いることで共沸予測モデルの開発を行った。提案手法により未知の混合物の共沸を精度良く予測できると期待される。

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  • 化学空間上の目的領域内に新規構造を効率的に発生させる構造ジェネレータの開発

    三島 和晃, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2012年 

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    記述言語：日本語  

    近年の創薬研究においては、コンピュータを用いた新規リード化合物の生成が重要視されている。特に既存の化合物に対する構造記述子を用いて構成した化学空間上において、活性が高い化合物に囲まれた領域に存在する新規構造に対する興味は大きい。本研究ではこのような構造の生成のため、領域を形成する化合物との類似性やQSARモデルによる活性の予測値を指標として新規構造の生成を行う構造ジェネレータの開発を行った。

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  • 時間差分に基づくソフトセンサー手法に関する考察および時間差分間隔の検討

    金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2012年 

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    記述言語：日本語  

    化学プラントでは測定困難なプロセス変数を推定する手法としてソフトセンサーが広く用いられている。本研究では、ソフトセンサーモデルの一つであるプロセス変数の時間差分を用いて構築する時間差分モデルについて、データのノイズおよび分散、プロセス変数の自己相関、モデルの精度等の観点から考察を行った。さらにデータ解析を通して、時間差分の間隔を適切に設定することでモデルの予測性能が向上することを確認した。

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  • 頑健かつ高精度なモデルの構築を目指した新規近赤外スペクトル解析手法の提案

    菅間 幸司, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2012年 

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    記述言語：日本語  

    近赤外スペクトル法を利用した非破壊検査の普及が進んでいる。近赤外領域ではピークの重複が多く、高精度なモデルを構築するためには工夫が必要である。一般的には微分スペクトルを単独で用いて対処されることが多い。我々は、最適微分次数がピークの重なり方に依存することを考慮し、様々な微分次数のスペクトルを組み合わせてモデリングを行う手法を提案した。シミュレーションデータ及び実データを用いた検証を行い、提案手法の有効性を示した。

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  • 効率的な材料設計のためのデータ特性を踏まえた戦略的パラメータ探索手法の開発

    岸尾 拓弥, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2012年 

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    記述言語：日本語  

    材料設計において実験・構造パラメータと得られる物性の関係は複雑であり、効率的なパラメータの探索手法の開発が望まれている。本研究では回帰モデルによる予測値と予測誤差による到達可能性およびデータ密度を用いてパラメータ候補を探索する。さらにデータ特性を踏まえて最適なパラメータ候補を決定することで、効率的に目的物性を満たすパラメータの組を探索可能とする手法を提案した。本手法を様々な種類のデータに適用しその有効性を確認した。

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  • ソフトセンサーモデルの予測性能および適用範囲の検証 招待

    金子 弘昌

    測自動制御学会 2011年度産業応用部門大会 産業システムシンポジウム『統計的アプローチにより現場を見る！診る！看る！』  2011年11月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

    開催地：東京工業大学大岡山キャンパス  

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  • Classification of the Degradation of Soft Sensor Models and Discussion on Adaptive Models 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    TIChE International Conference 2011  2011年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hatyai, Thailand  

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  • Development of a Model Selection Method Based on Reliability of a Soft Sensor Model 国際会議

    T. Okada, H. Kaneko, K. Funatsu

    TIChE International Conference 2011  2011年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hatyai, Thailand  

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  • Novel Approach to Predict the Azeotropy at any Pressure Using Classification by Subgroups 国際会議

    T. H. Kim, H. Kaneko, N. Yamashiro, K. Funatsu

    TIChE International Conference 2011  2011年11月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hatyai, Thailand  

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  • Improvement and Estimation of Prediction Accuracy of Soft Sensor Models Based on Time Difference 国際会議

    H. Kaneko, K. Funatsu

    The Twenty-fourth International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems  2011年6月 

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    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Syracuse, New York, U.S.A.  

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  • RNAi法におけるトランスフェクション試薬の遺伝子発現抑制率予測モデルの構築

    酒井 悠, 金子 弘昌, 伊藤 大知, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2011年 

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    近年、遺伝子疾患の治療法の一つとして応用が期待されるRNAi法において、核酸であるsiRNAを効率的に細胞内へ導入するトランスフェクション試薬の開発が進行している。試薬の構造により核酸導入の効率及び遺伝子発現抑制率は大きく異なるため、効率的な試薬開発にむけて適切な試薬の構造を予測する必要がある。そこで我々は、ケモインフォマティックス手法を用いて、試薬の構造から遺伝子発現抑制率を予測するモデルの構築を検討した。

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  • 波長領域選択手法を応用したソフトセンサー手法の開発

    金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2011年 

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    化学プラントでは測定困難なプロセス変数を推定する手法として、ソフトセンサーが広く用いられている。ソフトセンサーで扱うプロセスデータにおいては、説明変数間に強い共線性があり、目的変数に影響度の大きい少数の変数の組を選択することが望まれている。そこで我々は、各種波長領域選択手法を駆使し、動特性を考慮に入れた上で変数選択を行う手法を開発した。本手法と従来手法を比較することで、本手法の優位性を示した。

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  • モデルの予測信頼性を考慮した適応的ソフトセンサー手法の開発

    岡田 剛嗣, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2011年 

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    化学プラントにおいて測定困難なプロセス変数を予測する手法として、ソフトセンサーが広く用いられている。現在多くの予測モデルが提案されているが、ある予測対象に対する予測能力はモデルによって異なる。そこで本研究では各種ソフトセンサー手法を管理する手法を提案した。対象に対してモデル更新の有無や最適なモデルの選択をおこない、モデル更新頻度の低下と予測精度の向上を目指した。

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  • 任意の圧力において共沸を予測する統計モデルの開発

    金 泰亨, 金子 弘昌, 山城 直也, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2011年 

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    多くの蒸留プロセスでは、共沸現象が重要な問題であるため、設計段階から共沸有無の考慮が必要となる。今回は、任意の圧力における共沸有無を予測するため、説明変数に圧力を追加してSVM解析を行った。さらに、水素結合などの分子間力を正確に表現するため、同一の原子団を持っている溶媒グループのみを用いて共沸予測モデルを構築した。本研究で開発したモデルは任意の圧力下での精度高い共沸予測に利用できると期待される。

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  • 半経験的量子化学計算を用いたアミン化合物のQSPRモデル構築及び新規化合物の提案

    三島 和晃, 金子 弘昌, 山城 直也, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2011年 

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    二酸化炭素の分離回収には水酸基を持つアミン化合物による化学吸収法が幅広く用いられており、吸収液として高い吸収速度と放散量を持つ化合物が必要とされている。本研究では、物性が既知のアミン化合物群に対して半経験的分子軌道法を用いた化学構造の記述子化を行い、ケモメトリックス手法を用いて物性予測モデル構築を試みた。コンピュータ上で網羅的に発生させた構造をモデルに入力することで、吸収液として優れたアミン化合物の探索を行った。

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  • Membrane Bioreactorにおける長期的膜差圧予測モデルの構築

    成 敬模, 金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2011年 

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    水処理に使用するMBR(membrane bioreactor)は分散設置をすることで、短時間で多量の処理水を生産可能にする。しかし、分散設置のためには膜差圧がある水準に達し、膜洗浄を行う時期を予測する必要がある。本研究はケモメトリックスの手法を用いて、MBRにおける将来の膜差圧を予測する。これにより、膜洗浄時期の推定や最適な運転条件の探索が可能となる。

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  • 変数間の非線型性を取り入れた時間差分モデルの構築およびソフトセンサーへの応用

    金子 弘昌, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2010年 

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    化学プラントでは測定困難なプロセス変数を推定する手法として、ソフトセンサーが広く用いられている。我々は、プラントの経時変化によって予測精度が低下するソフトセンサー劣化問題を解決するため、時間差分モデルを提案し成果を上げてきたが、変数間の非線型性へ対応することは困難であった。そこで今回は、事前に非線型関係を取り入れた後に時間差分モデルを構築することを提案する。本手法と従来手法を比較することで、本手法の優位性を示した。

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  • 回帰モデルの適用範囲と予測誤差の関係に関する研究

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2009年 

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    化学の多くの分野において、精度や予測性の高い回帰モデルを構築する試みがなされており、素晴らしい成果を上げている。ただ、構築されたモデルを用いて予測を行う際、モデルに適用する対象ごとにモデルの予測性能は異なるため、その予測誤差を見積もることが重要である。そこで本研究では、回帰モデルの適用範囲と予測誤差の関係を定量的に求めることを提案する。本手法と従来手法を比較することで、本手法の優位性を示した.

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  • 独立成分分析とサポートベクターマシンを応用した統計的プロセス管理手法の開発

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2008年 

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    化学プラントにおいては、測定困難なプロセス変数を推定する手法として、ソフトセンサーが広く用いられている。時間経過によりモデルの予測精度が劣化することを防ぐため、モデルを逐次更新する試みがなされているが、モデルを更新するデータに異常値が混入すると、モデルの予測性が低下するという問題がある。そこでこの問題の解決を目的として、ICAとSVMを組み合わせた新たな異常値検出手法の開発を行い、ソフトセンサーへ応用した。

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  • 新規ソフトセンサー手法の開発およびプロセス管理への応用

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2007年 

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    化学プラントにおいては、測定困難なプロセス変数を推定する手法として、ソフトセンサーが広く用いられている。しかしソフトセンサーには、化学プラントの運転状態の変化や各センサーの故障やドリフトによって予測精度が劣化してしまうという問題点がある。そこでこの問題の解決を目的として、独立成分分析とPLS法を組み合わせた新たなソフトセンサー手法の開発を行った。本手法と従来手法を比較することで、本手法の優位性を示した。

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  • 独立成分分析と遺伝的アルゴリズムを組み合わせた新規回帰分析手法の開発

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

    情報化学討論会講演要旨集  2006年 

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    本研究では、独立成分分析(ICA)を利用した新たな回帰分析手法を提案する。本手法は、ICAにより独立成分を得た後、遺伝的アルゴリズム(GA)とPLSを組み合わせ、Q2が最大になるように独立成分を選択し回帰する手法である。水溶解度を目的変数とした構造物性相関解析に本手法を適用しPLS回帰と比較した結果を示す。PLS法と比較して、より少ない成分数で同程度の予測精度を持ったモデルを構築することができた。

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受賞

  • Symposium Award, International Congress on Pure & Applied Chemistry

    2023年9月  

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  • Best Lecture Award

    2018年4月   International Congress on Pure & Applied Chemistry   Measure of Regression Model Accuracy for Quantitative Structure-Activity(Property) Relationship Considering Applicability Domains

    金子 弘昌

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  • 論文審査貢献賞

    2017年4月   化学工学会  

    金子 弘昌

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  • JCAC論文賞

    2016年9月   日本化学会 情報化学部会   A Mini-review on Chemoinformatics Approaches for Drug Discovery

    川下 理日人, 山崎 広之, 宮尾 知幸, 河合 健太, 榮 慶丈, 石川 岳志, 森 健一, 中村 真也, 金子弘昌

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  • 化学工学会第48回秋季大会 SIS部会 部会技術賞

    2016年9月   化学工学会 SIS部会   適応型ソフトセンサーおよび推定値の平滑化を実現するソフトセンサーツールの開発

    金子 弘昌, 大寳 茂樹, 松本 卓也, 船津 公人

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  • JCAC論文賞

    2016年9月   日本化学会 情報化学部会   A Mini-review on Chemoinformatics Approaches for Drug Discovery

    N. Kawashita, H. Yamasaki, T. Miyao, K. Kawai, Y. Sakae, T. Ishikawa, K. Mori, S. Nakamura, H. Kaneko

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    受賞区分：学会誌・学術雑誌による顕彰 

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  • 化学工学会 研究奨励賞【内藤雅喜記念賞】

    2015年3月   化学工学会   化学プラントにおける制御性能向上のための推定制御手法に関する研究

    金子 弘昌

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  • JCAC論文賞

    2013年11月   日本化学会 情報化学部会   時間差分に基づくソフトセンサー手法に関する考察および時間差分間隔の検討

    金子 弘昌, 船津 公人

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  • Computers & Chemical Engineering, Most Cited Articles, 2010-2012

    2013年10月   Elsevier   Novel soft sensor method for detecting completion of transition in industrial polymer processes

    H. Kaneko, M. Arakawa, K. Funatsu

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  • 化学工学会第78年会 SIS部会 研究奨励賞

    2013年5月   化学工学会 SIS部会   データ密度を考慮したソフトセンサーモデルの予測誤差の推定

    金子 弘昌

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  • 計測自動制御学会産業応用部門・奨励賞

    2012年11月   計測自動制御学会   ソフトセンサーモデルの予測性能および適用範囲の検証

    金子 弘昌

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  • 日本コンピュータ化学会吉田賞(論文賞)

    2012年5月   日本コンピュータ化学会   Genetic Algorithm-based WaveLength SelectionとSupport Vector Regressionを組み合わせた変数領域選択手法の開発

    金子 弘昌

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  • 東京大学工学系研究科長賞

    2012年3月   東京大学  

    金子 弘昌

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  • Best Presentation(優秀講演賞)

    2009年9月   東京コンファレンス   効率的なプラント管理へ向けた高精度ソフトセンサー手法の開発

    金子 弘昌

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  • 東京大学工学系研究科長賞

    2009年3月   東京大学  

    金子 弘昌

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  • JCAC論文賞

    2008年11月   日本化学会 情報化学部会   独立成分分析と遺伝的アルゴリズムを用いた新規回帰分析手法の開発

    金子 弘昌, 荒川 正幹, 船津 公人

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  • 第29回情報化学討論会 ポスター賞

    2006年11月   日本化学会 情報化学部会   独立成分分析と遺伝的アルゴリズムを組み合わせた新規回帰分析手法の開発

    金子 弘昌

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • イオンを選択的に分離するナノシート積層膜の創製

    研究課題/領域番号：24K01234  2024年4月 - 2028年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    林 文隆, 田中 秀樹, 田中 厚志, 金子 弘昌

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    配分額：18460000円 （ 直接経費：14200000円 、 間接経費：4260000円 ）

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  • 流体科学における結果から原因を直接予測する数理モデル逆解析法の開発

    研究課題/領域番号：24K08152  2024年4月 - 2027年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    金子 弘昌

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    配分額：4550000円 （ 直接経費：3500000円 、 間接経費：1050000円 ）

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  • 分子の物理・化学吸着による炭素表面での自在ナノ構造作成と機能開拓

    研究課題/領域番号：20H02553  2020年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    田原 一邦, 金子 弘昌

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    配分額：17940000円 （ 直接経費：13800000円 、 間接経費：4140000円 ）

    炭素材料表面をナノレベルで自在修飾する方法の開発は、それら材料の電子状態や物理的性質の精密制御に重要である。分子による表面修飾法には、物理吸着法と化学吸着（共有結合形成）法がある。本課題では、設計した有機分子によりこの二つの修飾法を深化させ、融合させた独自のナノレベル修飾法を確立する。具体的には、溶媒とグラファイトやグラフェンとの界面において、物理吸着による数十nmの周期を持つ階層的な自己集合単分子膜の作成指針の確立と、自己集合単分子膜が示すキラリティーの高度制御とその利用を第一の目的とする。第二に、物理吸着による自己集合単分子膜を鋳型としたグラファイトやグラフェンへの化学吸着をナノレベルで制御する独自の修飾法を発展させる。最終的には新規修飾グラフェンによる電子デバイスへの応用を目指す。
    1. 二次元分子集合体の高度構造制御と機能開拓 三角形のπ共役コアを持ち、キラルな長鎖アルキル基とヒドロキシ基の直交する官能基を持つ分子が、動的な立体配座選択により、階層的かつホモキラルな二次元分子集合体を形成することを明らかにした。
    その他にも、階層的な自己集合単分子膜形成を狙い、二等辺三角形コアを持つ分子や、七角形状を持つ分子を新たに合成してそれらの二次元分子集合体を調べた。
    2.炭素表面の共有結合形成を伴う周期的な化学修飾 新たな鋳型として、菱形のパイ共役コアに六つのアルキル基が置換した分子が作るカゴメ型の二次元分子集合体や、平行四辺形状の空孔を含む多孔性の二次元分子集合体を用いて、グラファイト表面を化学修飾した。その結果、空孔のサイズや、分子集合体の周期性が反映した、多様な周期修飾表面を作ることができた。
    その他に、アルカン誘導体が作るラメラ型分子集合体を鋳型にして化学修飾により作られた直線修飾されたグラファイト表面に対して、他の分子の自己集合へ与える影響を調べた。

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  • 分子の物理・化学吸着による炭素表面での自在ナノ構造作成と機能開拓

    研究課題/領域番号：23K20271  2020年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    田原 一邦, 金子 弘昌

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    配分額：17940000円 （ 直接経費：13800000円 、 間接経費：4140000円 ）

    炭素材料表面をナノレベルで自在修飾する方法の開発は、それら材料の電子状態や物理的性質の精密制御に重要である。分子による表面修飾法には、物理吸着法と化学吸着法がある。本課題では、設計した有機分子によりこの二つの修飾法を深化させ、融合させた独自のナノレベル修飾法を確立する。具体的には、溶媒とグラファイトやグラフェンとの界面において、物理吸着による数十nmの周期を持つ階層的な自己集合単分子膜の作成指針の確立と、自己集合単分子膜が示すキラリティーの高度制御とその利用を第一の目的とする。第二に、物理吸着による自己集合単分子膜を鋳型としたグラファイトやグラフェンへの化学吸着をナノレベルで制御する独自の修飾法を発展させる。最終的には新規修飾グラフェンによる電子デバイスへの応用を目指す。
    1. 二次元分子集合体の高度構造制御と機能開拓
    長鎖アルキル基とヒドロキシ基の直交する官能基を持つ三方型分子が動的な立体配座選択により、階層的な二次元分子集合体を形成することを以前に報告している。長鎖アルキル基にキラリティーを導入した分子や、溶媒にキラルなカルボン酸を用いることで、階層的な分子集合体のキラリティー制御を実現したことを論文としてまとめた。
    その他にも、二等辺三角形コアを持つ分子の有機溶媒とグラファイト界面における相挙動や、七角形状を持つ分子の二次元分子集合体が七角形タイルの充填に相当することを明らかにし、論文として報告した。
    2.炭素表面の共有結合形成を伴う周期的な化学修飾
    多様な周期修飾表面を用いてその分子認識能を評価した。特に、ホモキラルに周期修飾された表面を用いて、そのキラリティーの伝搬について継続して調査した。その結果、ホモキラルに周期修飾された表面が複数のアキラル分子の集合体に影響することを明らかにした。さらにその要因が構造の周期性に起因することを明らかにした。

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  • 実験と計算科学との融合による生命機能を備えたテーラード人工骨の開発

    研究課題/領域番号：20H04538  2020年4月 - 2024年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    相澤 守, 金子 弘昌, 松本 守雄

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    配分額：17550000円 （ 直接経費：13500000円 、 間接経費：4050000円 ）

    本研究では、バイオマテリアルのなかで「人工骨」などとして臨床応用されている「バイオセラミックス」をベースとし、生命現象に積極的に働きかける「生命機能マテリアル」を実験と計算科学の融合により開発する。ここでは、生体骨を直接結合する「水酸アパタイトHAp)」および生体内で吸収置換される「リン酸三カルシウム(TCP)」を対象とする。
    より具体的には、実験系研究者からの良質な実験データおよび機械学習などにより収集した情報をもとに「生命機能推定モデル」を構築する。そのモデルを逆解析することにより創り出される「設計図」をもとに生命機能を自在に制御した「革新的バイオマテリアル」を創出する。本研究で対象とする「生命機能」は、骨形成能・生体吸収性・耐感染性(抗菌性)・血管形成能の４つであり、材料単独での高いパフォーマンスを発揮しうる「テーラード型人工骨」を開発し、我が国の「健康寿命の延伸」に貢献する。
    2021年度の取り組みにより、材料特性を十分に把握した人工骨材料の骨形成率を画像解析により定量化し、良質なデータを新たに収集した。それらのデータを特徴量Xおよび目的変数Yとして、骨形成能を予測する「テーラード人工骨創製に資する生命機能予測モデル（Y=F(X)）」の構築に成功した。また、2021年度の後半には、このモデルの逆解析により提示された作製条件での材料合成も手掛けている。2022年度は計算結果の予測精度と実際の実験結果（材料特性や生物学的特性）との整合性を向上させる取り組みを推進し、骨形成予測モデルの逆解析による設計図を活用したテーラード型人工骨を創製し、その機能評価を実施する。

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  • 物性予測モデルの逆解析および科学的解釈に関する研究

    研究課題/領域番号：19K15352  2019年4月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    金子 弘昌

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    配分額：4160000円 （ 直接経費：3200000円 、 間接経費：960000円 ）

    分子設計・材料設計・プロセス設計において分子記述子・合成条件・製造条件・プロセス条件などの特徴量 x と物性・活性・特性などの目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築し、そのモデルを活用して y の目標値を達成するための x の値の設計、すなわちモデルの逆解析を行う。一般的には x の値の候補を大量にモデル入力して y の値を予測し、予測値が良好な x の値を選択するが、Gaussian Mixture Regression (GMR) による直接的逆解析により、y の目標値をモデルに入力して直接的に x の値を予測できる。
    一方で、適応的実験計画法もしくは能動学習により少ない実験回数やコンピュータシミュレーション回数でそれぞれ所望の分子・材料やプロセスを探索することが求められている。ベイズ最適化ではガウス過程回帰モデルからの y の予測値とその分散に基づいて計算される獲得関数の値が最大となる、x の候補が次の実験候補として選択される。しかし、ベイズ最適化では有限個のサンプルの中から候補を選択しているに過ぎず、その中に最適解があるとは限らない。また x に上限値や下限値を決めるためそれらを越える解は得られない。そこでそれらの問題を解決するため、GMR に基づく適応的実験計画法である GMR-based optimization (GMRBO) を提案した。GMRモデルは y の目標値から直接 x の値を推定できるため、x に上限値や下限値を決めることなく最適解を計算できる。y と x との間の非線形関数を用いた実験により、特に x の数が多いときに、GMRBOによってベイズ最適化より劇的に少ない実験回数で y の目標値を達成できること、および既存の y の値を超越する実験結果を得ることが可能であることを確認した。

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  • 適応的実験計画法による高効率な結晶育成プロセスの条件探索

    2019年4月 - 2021年3月

    COI若手連携研究ファンド・デジタル分野連携研究 

    金子弘昌, 林文隆

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    資金種別：競争的資金

    配分額：234円 （ 直接経費：234円 ）

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  • 石油精製工場におけるビッグデータを活用した安全かつ効率的なプラント管理手法の確立

    2016年

    一般財団法人 石油エネルギー技術センター 

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    資金種別：競争的資金

    配分額：3543725円 （ 直接経費：3543725円 ）

    一般財団法人 石油エネルギー技術センター 「革新的石油精製技術のシーズ発掘」

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  • 産業プラントにおける異常検出および異常原因診断システムの開発

    2015年 - 2016年

    財団法人みずほ学術振興財団  研究助成金

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    資金種別：競争的資金

    配分額：2000000円 （ 直接経費：2000000円 ）

    財団法人みずほ学術振興財団第58回工学研究助成金

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  • 安定的で効率的な推定制御のための適応型非線型回帰分析手法の開発

    2012年 - 2014年

    科学研究費補助金・若手研究(B) 

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    資金種別：競争的資金

    配分額：4160000円 （ 直接経費：3380000円 、 間接経費：780000円 ）

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  • 産業プラントの制御性能向上のための新規推定制御手法の開発

    2012年 - 2013年

    財団法人みずほ学術振興財団  研究助成金

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    資金種別：競争的資金

    配分額：2000000円 （ 直接経費：2000000円 ）

    財団法人みずほ学術振興財団第55回工学研究助成金

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  • 効率的な材料設計のための戦略的材料探索手法の開発

    2012年

    公益財団法人豊田理化学研究所 

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    資金種別：競争的資金

    配分額：700000円 （ 直接経費：700000円 ）

    公益財団法人豊田理化学研究所 平成24年度「豊田理研 スカラー」

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社会貢献活動

  • プロセス・マテリアルズ・ケモインフォマティクスオンラインサロン (金子研オンラインサロン)

    2018年4月 - 現在

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    対象： 大学生,　大学院生,　研究者,　社会人・一般,　企業

    種別：その他

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  • 第39回ケモインフォマティクス討論会 若手の会セッション

    役割：企画,　運営参加・支援

    静岡大学浜松キャンパス佐鳴会館  2016年9月

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    種別：その他

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  • 日本化学会情報化学部会 第四回ケモインフォマティクス若手の会

    役割：企画,　運営参加・支援

    静岡大学浜松キャンパス佐鳴会館  2016年9月

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    種別：その他

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  • 第2,3,4回ケモインフォマティクス入門講座実行委員

    2016年5月

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    種別：その他

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  • ケモメトリックス初学者のためのR言語講習会～インストールからPLS・SVMモデルの構築まで～

    役割：企画,　運営参加・支援

    第4回ケモインフォマティクス入門講座(第13回情報化学入門講座)  日本化学会 化学会館  2016年5月

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    種別：その他

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  • 第38回ケモインフォマティクス討論会 実行委員

    2015年10月

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    種別：その他

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  • 生命・化学・医療情報学は連携できるのか？

    役割：企画,　運営参加・支援

    生命医薬情報学連合大会2015年大会 若手合同セッション  京都大学 宇治キャンパス おうばくプラザ  2015年10月

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    種別：その他

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  • 日本化学会情報化学部会 第三回ケモインフォマティクス若手の会

    役割：企画,　運営参加・支援

    東京大学山上会館  2015年10月

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    種別：その他

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  • 第38回ケモインフォマティクス討論会 若手の会セッション

    役割：企画,　運営参加・支援

    東京大学山上会館  2015年10月

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    種別：その他

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  • ケモメトリックス初学者のためのR言語講習会～インストールからPLS・SVMモデルの構築まで～

    役割：企画,　運営参加・支援

    第１回ケモインフォマティクス入門講座(第10回情報化学入門講座)  日本化学会 化学会館  2015年5月

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    種別：その他

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  • 創薬・化学研究における化合物・相互作用情報の活用～ケモインフォマティクスからの試み～

    役割：企画,　運営参加・支援

    日本薬学会第135年会 一般シンポジウム,  神戸学院大学  2015年3月

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    種別：その他

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  • PSE Asia 2016 National Organization Committee

    2015年1月 - 現在

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    種別：その他

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  • 日本化学会情報化学部会 第二回若手の会

    役割：企画,　運営参加・支援

    日本化学会 化学会館  2014年11月

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    種別：その他

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  • 日本化学会情報化学部会 第一回若手の会

    役割：企画,　運営参加・支援

    日本化学会 化学会館  2013年11月

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    種別：その他

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  • 情報化学におけるビッグデータの利活用および今後の展望

    役割：企画,　運営参加・支援

    広島大学  2013年11月

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    種別：その他

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  • 化学工学会 SIS部会 幹事 部会賞担当

    2013年4月 - 2016年3月

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    種別：その他

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  • 日本化学会情報化学部会 幹事 企画担当

    役割：企画

    2012年 - 現在

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    種別：その他

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