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深層学習による分子立体構造の動的揺らぎに関する特徴量の抽出と分子特性予測への応用

Research Project

Project/Area Number 24K23886
Research Category

Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section 1002:Human informatics, applied informatics and related fields
Research InstitutionNiigata University

Principal Investigator

高下 大貴  新潟大学, 自然科学系, 助教 (91005933)

Project Period (FY) 2024-07-31 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywordsケモインフォマティクス / 深層学習 / 深層生成モデル / 分子特徴表現 / 汎化性能
Outline of Research at the Start

分子の化学構造を数値化した分子特徴表現の設計は、創薬・材料開発における機械学習を用いた物性値や活性値の予測問題において、非常に重要な研究課題である。特に、学習データとして使用可能な特定の分子特性が付与されたデータの数は、実験コスト等の問題から限られており、限られたデータから汎化性能(未知のデータに対する予測性能)の高い予測モデルを構築可能な分子特徴表現を設計する必要がある。
本研究は、分子の特性が発現する上で重要な要素であると考えられる分子立体構造の動的な揺らぎに着目した分子特徴表現の新たな設計手法を確立することで、分子特性の予測における汎化性能を改善することを目的としている。

URL: 

Published: 2024-08-01   Modified: 2024-09-13  

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