Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
本研究提案が目指すのは実験科学(高速フロー合成)・理論科学(量子化学計算)・データ科学(機械学習)の融合が可能にする、将来より広い合成化学的利用を可能にするための反応論データベースの実証である。特に、高速で長大かつ複雑な分子の合成を可能にする高反応活性種の反応性を、上述の三つの観点から包括的に調査・研究することで、これまでその不安定性ゆえに全く明らかになっていなかった金属カルベノイド種をはじめとする活性種のDXとも呼ぶべき反応論データを構築する。