Research Project
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
研究提案者は以前、ドメイン適応を活用することで、少数のデータから正確な光増感剤の触媒活性予測が可能であることを見出した。一方、この先行研究では、対象がエネルギー移動型の光反応に限定されており、フォトレドックス反応等のより後半な光反応に対する適用可能性は調査されていない。そこで本研究課題の第一の挑戦としては、データベース拡張及び転移学習の適用範囲の調査に取り組む。また、近年では機械学習モデルのパラメータを転移する深層学習ベースの転移学習法が台頭してきている。そこで本研究課題の第二の挑戦としては、バーチャルデータと触媒活性のようなリアルなデータを結びつける、より発展的な転移学習法を開拓する。
