2022 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | Digitalization-driven Transformative Organic Synthesis (Digi-TOS) |
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21H05222
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
武田 和宏 静岡大学, 工学部, 准教授 (60274502)
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| Project Period (FY) |
2021-09-10 – 2026-03-31
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| Keywords | machine learning / chemical reaction / optimization / knowledge aggregation |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に構築を開始したDeepLearning機械学習用の高速大容量の開発環境をさらに充実するためにメモリ増強およびGPU追加を行った。この環境を用いた成果として10件の学会発表を行った。うち１件では、注目講演としてプレスリリースされ、さらに部会技術賞を受賞した。また、フロー型マイクロ波加熱反応器における出口成分測定のためのインライン赤外分光測定器ReactIRをさらに活用するための接続環境を整備した。これにより現有のフロー型マイクロ波加熱反応器と組み合わせて、原料から反応生成物まで一貫して条件検討することのできる環境を構築した。
さらに２件の共同研究を継続した。本領域研究の計画班内において機械学習による基質選択性認識触媒の検討を始めており、触媒構造による基質選択性を予測したうえで、その予測結果を用いた触媒構造の提案に成果を出しつつあり論文化の検討段階まで到達した。また、もう１件の共同研究としてハロゲン化反応の収率予測およびその予測結果を改善し、拡張するための実験条件選定を行った。ここで開発した手法は生成的AIを応用して必要実験数を劇的に低減できるものであり、現在論文化を進めている。
また、昨年度、静岡大学内に設立したプロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」でも継続的に活動した。
https://project-kenkyu.shizuoka.ac.jp/introduction-pj-labo/y2022/
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の最初の実験系としてはフロー型のマイクロ波加熱反応器を用いた有機合成を対象として、複数反応条件の自動最適化を目指した。購入計画に基づき、まず計算環境としてDeepLearning用開発環境を拡充した。申請段階ではクラウド型の環境を想定していたが、再度検討した結果オンプレミス環境を充実することとした。この環境を用いた成果として10件の学会発表を行った。うち１件では、注目講演としてプレスリリースされ、さらに部会技術賞を受賞した。また実験環境としてフロー型反応器による出口成分測定のためのオンライン測定器ReactIRさらに活用するための接続環境を整備した。これにより現有のフロー型マイクロ波加熱反応器と組み合わせて原料から反応生成物まで一貫して条件検討する環境が構築できた。現在は構築した実験環境での有機合成反応に着手し、予備実験を行っている。
さらに共同研究として、計画班内において機械学習による基質選択性認識触媒の検討を始めており、触媒構造による基質選択性の予測およびその予測結果を用いた触媒構造の提案に成果を出しつつあり論文化の検討段階である。また、もう一つの共同研究としてハロゲン化反応の収率予測およびその予測結果を改善し、拡張するための実験条件選定を行っている。
また、昨年度、計画班以外とも連携して進めていくために静岡大学内に設置したプロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」を通じて、静岡大学内外の産学研究開発者と協働した。
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| Strategy for Future Research Activity |
計算環境を拡充するためにGPUおよびメモリを増強する。これにより、計算可能並列数を増やし、開発をさらに加速する。
昨年度構築したフロー型のマイクロ波加熱反応器とオンライン測定器ReactIRを組み合わせたシステムにより有機合成反応の条件検討として、現在行っている予備実験から本実験に進める。
さらに共同研究として進めている機械学習による基質選択性認識触媒の検討について、本年度中の論文化を目指す。また、ハロゲン化反応の収率予測について、活性サイト特性の数値定量化と生成的AIの仕組みを使って外挿領域の収率予測を目指す。
また、昨年度において静岡大学内に設立したプロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」のメンバーとの協働により本研究の推進を図る。
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| Remarks |
化学工学会第88年会では注目講演としてプレスリリースされ、さらに部会技術賞を受賞した
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