AI・シミュレーション融合と光フロー法による未知有機半導体のデジタル光有機合成

Publicly Offered Research

Project Area	Digitalization-driven Transformative Organic Synthesis (Digi-TOS)
Project/Area Number	24H01092
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Osaka Metropolitan University
Principal Investigator	池田浩大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (30211717)
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 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Keywords	シミュレーション / 機械学習 / 光反応 / 電子移動反応 / フロー法
Outline of Research at the Start	p型有機半導体(以下、有機半導体)の合成はマテリアルズ・インフォマティクス(MI)の典型的な対象であるが、従来の機械学習では既存分子の実験データのみを対象としていた。従って有機合成の効率化は達成しつつも、機械学習そのものに律速段階があった。本研究では新規理論を基にした仮想分子の模擬実験データの機械学習を行い、有機半導体の機械学習そのものの効率化を図る。また、有機合成では従来型の光バッチ法から光フロー法への転換と光フロー反応条件の最適解の一般化により、さらなる効率化を図る。最終的には新理論による模擬実験、機械学習、光フロー合成を含む次世代MIにより、有機半導体のデジタル光有機合成を展開する。