Session Details

[A1432-1pm]Data-Driven Chemical Synthesis

Mon. Mar 18, 2024 1:00 PM - 3:30 PM JST
Mon. Mar 18, 2024 4:00 AM - 6:30 AM UTC
A1432(1432, Bldg. 14 [3F])
Chair, Symposium organizer: Hikaru Takaya, hironobu iyama, Kazuhiko Sato, Kazuhiro Matsumoto
AI/デジタル技術を駆使した化学合成では,用いる/得られる様々な化学的・物理的情報を基盤としたデータ駆動型プロセス設計が必須となりますが,データ処理と理論構築は現場の実験者や情報科学を専門としない研究者が最も苦手とするところではないでしょうか。本セッションでは,実験台の前に立つ研究者が自らの手でデータ駆動型合成研究を推進するために必要となるインフォマティクスの基礎とHow Toについて知ってもらうために,研究の現場でデータサイエンスツールを使いこなし,活かしている研究者から「合成実験に活かすための化学データの取扱い」に関する様々なノウハウをご解説を頂きます。

聴講後のアンケートへのご協力をお願いいたします。

[A1432-1pm-01]Handling of chemical data for use in experiments

○Hiromasa Kaneko1 (1. Meiji University)
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[1A143204-06-2add]Incubation Time

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[A1432-1pm-02]Development of a machine learning model that enables "extrapolative" search and its application to the search for new catalysts effective for CO2 reduction reactions.

○Shinya Mine1 (1. National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST))
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[1A143204-06-4add]Incubation Time

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[A1432-1pm-03]Application of Chemoinformatics and Quantum Chemistry for Reaction Process Design

○Toru Yamaguchi1, Yuujirou Matsuo1, Kenji Hori1,2,3, Kimito Funatsu4 (1. TS Tech. Co. Ltd., 2. AIST, 3. Yamaguchi Univ., 4. NAIST)
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[1A143204-06-6add]Incubation Time

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