「PFASらしさ」の定量化と構造生成・予測への展開

セミナー概要

PFAS（有機フッ素化合物）は、その優れた安定性や撥水性から多様な用途で利用されてきた一方で、環境中で分解されにくく長期残留することが問題視されており、世界的に代替物質や環境影響評価への関心が高まっています。

しかし、PFASは構造の多様性が非常に高く、規制対象の特定や類似構造の網羅的評価を進めるためには、分子構造に基づいた「PFASらしさ」を定量的に把握する視点が欠かせません。

本ウェビナーでは、

• 既知PFAS構造に基づく「PFASらしさ」評価の機械学習アプローチ
• 原子団寄与法によるPFAS関連物性計算
• 生成データを活用した転移学習によるモデル補強事例

について解説します。定量評価を出発点とし、構造解析 → 物性計算 → モデル構築・予測へとつながる一連のアプローチを、具体的事例を交えてご紹介します。

本動画は、2025年9月3日に開催されたセミナー「「PFASらしさ」の定量化と構造生成・予測への展開」の録画動画となります。

コンテンツ

• PFAS-likenessの定量化と活用
• 原子団寄与法によるPFAS関連物性の計算
• 生成データを活用した転移学習

登壇者

YUAN Weilin

YUAN Weilin

MI-6株式会社データサイエンス部

学士課程は実験系の研究室。修士・博士課程では特に実験とポリマーインフォマティクスを研究（博士時代 東大 津田研究室）。MI-6では、ポリマーインフォマティクスをはじめとしたMIの研究開発・ポリマー関連のHands-on MI®を担当。

対象者

• PFAS関連の研究開発に携わる開発者
• 代替物質開発に取り組む化学系の開発者
• MI・機械学習の応用に興味がある方

問い合わせ先

MI-6株式会社 マーケティングチーム：marketing@mi-6.co.jp

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