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ＭＩに不可欠な信頼性の高いグラフト重合反応データベースを構築するため、グラフト高分子材料を構成する2つの要素である高分子基材とモノマーについて、放射線グラフト重合実験や量子化学計算などで重合反応を支配する物性データを取得します。機械学習を含む解析アルゴリズムを選定し、それぞれの予測に必要なパラメータとして、高分子基材とモノマーの化学構造や諸特性データ、および、反応条件等を明らかにします。放射線グラフト重合における重合性と強い相関のあるパラメータを解明し、逆問題解析を実行することで、目的とする機能性材料のグラフト重合反応指針を得ることを目指します。
