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Integration of computational chemistry and machine learning for quantitative prediction of microscopic properties of polymers

Research Project

Project/Area Number 19K05372
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 32010:Fundamental physical chemistry-related
Research InstitutionThe Institute of Statistical Mathematics (2021)
Shiga University (2019-2020)

Principal Investigator

Takayanagi Masayoshi  統計数理研究所, 統計思考院, 特任准教授 (70597575)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords分子シミュレーション / 分子動力学計算 / 密度汎関数理論計算 / ラジカル重合 / ビニルポリマー / 量子化学計算 / 立体規則性 / ポリメタクリル酸メチル / RedMoon法 / Red Moon法 / 機械学習 / 有機金属錯体 / 分子動力学シミュレーション / ベイズ最適化 / Red Moon
Outline of Research at the Start

高分子の立体規則性などのミクロ物性を再現可能な高分子重合過程シミュレーション手法の開発を行う。個々の原子を扱う分子シミュレーション技法を用いることで、ミクロ物性を定量的に再現できるが、そのためには膨大な計算コストが必要となる。そこで、ベイズ最適化などの機械学習手法を適用することで必要な計算コストの削減を行い、これまでは実現できていないミクロ物性の定量的予測を実現する。

Outline of Final Research Achievements

We developed a simulation method for polymerization process that can reproduce microscopic properties such as tacticity of product polymers. We developed a program for the Red Moon method, which combines molecular dynamics simulation and Monte Carlo methods to construct complex systems generated by multiple types and iterations of chemical reactions.
Furthermore, by analyzing the behavior of guest molecules in the nanochannels of metal organic frameworks, we succeeded in obtaining molecular-level insight into the precision polymerization of polymers carried out in the nanochannels .

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

分子シミュレーション技法の活用により、高分子重合反応シミュレーションを実施することにより、実験データを直接参考にすることなく、得られる高分子のミクロ物性を予測可能な技法の開発に成功した。本手法を活用することで温度などの熱力学条件や、ナノ空間の制限空間内での重合など、種々の条件での重合をシミュレート可能となり、さらなる精密重合の実現へとつながるものである。

Report

(4 results)
  • 2021 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2021 2020 2019

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (6 results) (of which Invited: 4 results)

  • [Journal Article] Metal‐Organic Frameworks for Practical Separation of Cyclic and Linear Polymers2021

    • Author(s)
      Sawayama Taku、Wang Yubo、Watanabe Tomohisa、Takayanagi Masayoshi、Yamamoto Takuya、Hosono Nobuhiko、Uemura Takashi
    • Journal Title

      Angewandte Chemie International Edition

      Volume: - Issue: 21 Pages: 11830-11834

    • DOI

      10.1002/anie.202102794

    • Related Report
      2021 Annual Research Report 2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Ab Initio Quantitative Prediction of Tacticity in Radical Polymerization of Poly(methyl methacrylate) by a Molecular Simulation Technique with the Conformation Indexing for Multiple Transition States2020

    • Author(s)
      Zizhen Rao, Takayanagi Masayoshi, Nagaoka Masataka
    • Journal Title

      The Journal of Physical Chemistry C

      Volume: 124 Issue: 31 Pages: 16895-16901

    • DOI

      10.1021/acs.jpcc.0c01812

    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Scalable and Precise Synthesis of Armchair-Edge Graphene Nanoribbon in Metal?Organic Framework2020

    • Author(s)
      Kitao Takashi、MacLean Michael W. A.、Nakata Kazuki、Takayanagi Masayoshi、Nagaoka Masataka、Uemura Takashi
    • Journal Title

      Journal of the American Chemical Society

      Volume: 142 Issue: 12 Pages: 5509-5514

    • DOI

      10.1021/jacs.0c00467

    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 高分子タクティシティの定量的予測への機械学習手法の適用2021

    • Author(s)
      高柳 昌芳
    • Organizer
      マテリアルズインフォマティクス講演会 ~材料科学と情報科学のクロスオーバー~(オンライン)
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] ラジカル重合シミュレーションによる立体規則性の再現および微視的機構の解釈2021

    • Author(s)
      Zizhen Rao、高柳 昌芳、長岡 正隆
    • Organizer
      第23回理論化学討論会(オンライン)
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] Red Moon法に基づくポリマー重合シミュレーションへのデータサイエンス的手法の導入2020

    • Author(s)
      高柳 昌芳
    • Organizer
      マテイアルズインフォマティクス講演会 ~材料科学と情報科学のクロスオーバー~
    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] Red Moon法によるラジカル重合ポリメタクリル酸メチルの立体規則性に関する理論的研究2019

    • Author(s)
      Zizhen Rao、高柳 昌芳、長岡 正隆
    • Organizer
      第13回分子科学討論会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] タクティシティ定量的予測を実現する Red Moon重合シミュレーション: 力場パラメータ最適化への データサイエンス的手法の導入2019

    • Author(s)
      高柳 昌芳、岩山 幸治、Zizhen Rao、長岡 正隆
    • Organizer
      第68回高分子討論会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] Red Moon法に基づくポリマー重合シミュレーションへのデータサイエンス的手法の導入2019

    • Author(s)
      高柳 昌芳
    • Organizer
      レア・イベントの計算科学 第3回ワークショップ
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Invited

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Published: 2019-04-18   Modified: 2023-01-30  

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