Phua Yin Kanさん (フェロー2期生) の論文「教師なし学習によるアニオン交換膜高分子マップ構築：高分子構造探索と設計のガイドライン」が ChemElectroChem に掲載されました。

この研究では、燃料電池や水電解装置の中核部品を担うアニオン交換膜材料を対象に、化学構造情報に基づく教師なし機械学習モデルにより材料マップを作成した。このマップは多様なアニオン交換膜のアニオン伝導度と化学構造の特徴・関係性を明らかにすると共に、本材料マップと研究者自身の知識・経験を組み合わせた材料設計の効率化を提案した。また、マップ作成手法は汎用性があり、様々な材料の開発を加速させる波及効果が期待できる。

この成果に関するプレスリリースは、九州大学のウェブサイトに掲載されています。

Journal: ChemElectroChem
Title: Unsupervised Machine Learning-Derived Anion-Exchange Membrane Polymers Map: A Guideline for Polymers Exploration and Design
Authors: Yin Kan Phua, 寺側 菜々, 田中 学, 藤ヶ谷 剛彦, 加藤 幸一郎
DOI: 10.1002/celc.202400252