AI-Driven Development: anti-Markovnikov-type Hydration of Alkenes

Publicly Offered Research

Project Area	Digitalization-driven Transformative Organic Synthesis (Digi-TOS)
Project/Area Number	24H01083
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Okayama University
Principal Investigator	三浦智也岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (10378804)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000) Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Keywords	機械学習 / アルケン / 水和反応 / anti-Markovnikov選択性
Outline of Research at the Start	本研究では、機械学習（ML：Machine Learning）を用いて、1. 遷移金属触媒を用いたアルケンの位置選択的な高度活性化法の開発、および2. 電気と光エネルギーを組み合わせた配位子–金属電荷移動遷移（LMCT）による新たなアルケンの１電子酸化システムの開発をして、脂肪族アルケンにも適応可能なanti-Markovnikov型水和反応の実現を目指す。