2026年02月17日（火）
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北海道大学 大学院工学研究院 教授 博士（理学） 猪熊 泰英 氏
【ご専門】
有機化学、超分子化学
北海道大学WPI化学反応創成研究拠点（ICReDD）主任研究者（兼任）
非会員：
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【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
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化学研究や化学産業（特に、有機化学、高分子化学、材料化学）の業務に携わっている方、材料開発とAIの接点に興味のある方、社会人ドクターを考えている方
大学一般教養レベルの有機化学の知識があると分かりやすいですが、特に予備知識として必要とされるものはありません。
・材料設計を分子レベルで理解できる
・高分子化合物の新たな視点が得られる
・機械学習と材料開発の接点を知ることができる
・画像機械学習の基礎知識が身につく
・閉塞感のある領域に新しいアイデアを導入するヒントが見つかる
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。
１．長さの揃った高分子化合物の合成、構造解析、応用
1-1 単分散ポリケトンの合成
1-2 長さに依存した結晶構造の変化
–高分子と小分子の境界–
1-3 ポリケトンの分子変換
1-4 単分散ポリケトンの応用
２．AIの目で化合物を見る
2-1 研究者の経験と勘
2-2 画像機械学習の基礎
2-3 写真から混合比を予測する
2-4 画像機械学習による混合比予測の応用
３．まとめと将来展望
【質疑応答】
高分子,構造解析,化合物,合成,結晶,画像,機械学習,セミナー,講演
