Geometric Graph Representation Learning for Chemistry

• Project/Area Number: 25K03174
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Basic Section 60030:Statistical science-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 瀧川 一学 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 特任教授 (10374597)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000); Fiscal Year 2028: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2025: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
• Keywords: 機械学習 / 幾何グラフ / 化学反応

Outline of Research at the Start

本研究では、化学反応経路に沿った3D分子構造変化を予測する機械学習の手法研究を行う。特に、グラフの各頂点に3D座標が対応する幾何グラフの状態遷移の時系列変化予測として機械学習を定式化し、量子化学計算による化学反応経路探索によるデータを整備し予測性能の評価と改善を通して方法論の研究を行う。また、基礎的知見が得られた後、さらに事前学習と転移学習の検証を通して分子の立体構造変化に関する基盤モデル化や化学反応予測シミュレーションとの融合の研究を行う。