あらすじ

化学の研究開発ではマテリアルズインフォマティクス（機械学習・深層学習を用いた新素材探索や新材料設計）の技術が導入され始めています。一方で、有機化学・無機化学のどの領域かによって構造情報の扱いや解析ノウハウが異なり、それぞれの場面で適切な手法が存在するという実情があります。本書では深層学習の基礎事項をはじめ、実際に深層学習を化学研究に利用する上での留意点を詳述するとともに、有機化学・無機化学分野でのデータの具体的な扱い方、さらには様々な深層学習手法とその具体的利用の理解を助けるための応用事例など、注目すべき多数の研究成果を体系的に整理しています。深層学習の初学者および具体的な応用研究を目指す方を対象に、データから様々な可能性を模索できるよう編集された一冊です。

著者紹介

船津公人：日本の化学者。理学博士。東京大学名誉教授。ケモインフォマティクス、データ駆動型化学を専門とする応用化学者。
井上貴央:2019年 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻修士課程修了。現在は同専攻の博士課程に在学中。
西川大貴：2021年 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻修士課程修了。現在はサイボウズ株式会社にてWebアプリケーション開発に携わる。