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放射線グラフト重合技術により合成した先端高分子機能性材料を対象として、グラフト膜やグラフト繊維の物性、化学構造、高次構造をパラメータとした機能予測を実現するインフォマティクスに必要な解析プロトコル（一連の作業手順）を確定します。高分子機能材料については、無機材料と比較してその機能性を支配する組成、化学構造や階層構造など特徴パラメータが多いにもかかわらず、そのデータ量が少ないことから、既存のデータベースや文献データを用いて機械学習などの解析を適用するのが困難であることが指摘されています。そこで、本グラフト高分子材料についても、比較的少ないデータ数でも高い精度で機能予測できるパラメータの選択、機械学習等のアルゴリズムの選択を実施します。さらに、機能性と強い相関のある重要なパラメータを抽出するための最適な統計解析手法を用いた逆問題解析により、要求される機能性発現のための材料設計指針を得ることを目指します。
