本セミナーでは、高分子化合物に対し、単分散合成を行うことで初めて明らかとなった構造的および物性的特徴から、画像機械学習を活用した材料分析の可能性について解説いたします。
高分子化合物 (ポリマー) は一般に、同一の繰り返し単位を持ちながらも長さの異なる分子の集合体として合成・利用されてきた。従来は、「十分に長ければ、分子の長さで大きな差はない」とされてきた高分子化合物を原子レベルで厳密に長さを揃えて作ると、これまで見えなかった新たな性質が現れる。 本セミナーでは、ポリケトンと呼ばれる化合物に対し、単分散合成 (分子鎖長をそろえた合成) を行うことで初めて明らかとなった構造的および物性的特徴について紹介する。結晶構造から反応性まで、長さの異なる高分子は全く違った性質を見せる。また最近、短いポリマー分子にもイオン伝導材料やがん診断デバイスなど非常に興味深い応用可能性が見出されている。 セミナーの後半では、画像機械学習を活用した材料分析の可能性について紹介する。近年、AI技術を化学研究に導入する動きが活発化しているものの、合成研究の現場では「どのようなデータをどのように活かせばよいのか分からない」という声も多い。ここでは特に、高分子化合物の分析にも将来的に応用可能な、画像データを入力とする機械学習手法の活用例を取り上げる。
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