重元素化学を専門とする研究者として、私は、同位体という、ほとんど瞬時に崩壊し、かつ一度に一つの原子ずつしか生成されないものを研究するという、独特な課題に直面しています。私が目的としているのは、機械学習モデルを構築することで、そうした同位元素のための実験設計を最適化し、複雑な抽出システム内での同位元素の挙動をシミュレートするというものです。
ICReDDでのMANABIYA滞在期間、私は自分の専門分野を従来の実験化学からケモインフォマティクスの分野に拡げました。パベル・シドロフ先生の指導の下、私はデータ前処理と回帰アルゴリズムを応用し、液液抽出下における分配比予測に注力しました。滞在期間中のハイライトの一つは、ICReDDのMANABIYAサーバーの計算資源のおかげで得られた量子計算記述子を、機械学習の特徴量に組み込んだことです。
ICReDDの共同研究環境は、私の所属機関での見方に深い変化をもたらしてくれました。国際的なコミュニティに囲まれ、日常レベルで同僚や幅広い専門知識を持った研究者たちとコミュニケーションを取る機会を得られたことは本当に貴重でした。この経験は、放射化学分野に革新的解決策を追求するための技術的ツールキットと専門的インスピレーションの両方を提供し、私自身の研究アプローチを方向付ける上でも大変貴重なものでした。
フルト・ エニー
大阪大学 博士後期課程