化学において反応物から得られる生成物を正確に予測することは重要な課題のひとつである。またその生成物の収率を上げるために実験化学では様々な反応条件の検討が行われている。これらは一般的に実験化学者の経験と直観に基づいて行われることが多い。近年、人工知能 (AI) 技術を用いて、コンピュータが化学反応を予測するシステムや効率的に反応条件を最適化する手法が開発されている。
本セミナーでは、それらの手法について概説する。前半では、その手法を理解するためのAI技術や、化合物の構造または電子状態に関係する記述子の基礎を説明する。後半では、その知識を前提としてシステムや手法の詳細を説明し、具体的な事例を幾つか述べる。最後に化学におけるその他のAI技術の適用事例や将来的な展望を述べたい。
- 人工知能技術の概要
- 人工知能技術とは
- 人工知能技術の種類
- 機械学習の概要
- 進化計算の概要
- 化学における機械学習のための記述子
- 化合物の構造的特徴を表した記述子
- 量子化学計算による電子的特徴を表した記述子
- 化学において人工知能技術に期待されていること
- 実験的な観点から
- 理論的な観点から
- 機械学習と電子状態情報を用いた化学反応予測
- 反応予測システムの歴史
- 機械学習を用いた反応予測システム
- 機械学習と電子状態情報を用いた反応予測システムの詳細
- 有機化学反応に対する反応予測システムの精度と化学的観点からの解析
- 均一系触媒における有機化学反応に対する反応予測
- 将来展望
- 機械学習と量子化学計算による反応条件最適化
- 反応条件および実験で得られた収率の間の機械学習による解析事例
- 電子状態情報を利用した反応条件および収率の間の機械学習による解析事例
- 将来展望
- その他の人工知能技術の適用例と将来展望
- 深層学習を利用した材料探索
- 機械学習を利用したスペクトル予測
- 基礎的な化学原理の自動構築
- 量子化学理論への適用
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