2023 Fiscal Year Annual Research Report
有機金属錯体触媒に対する量子化学計算データベースの構築と物理化学的記述子の探索
Publicly Offered Research
| Project Area | Digitalization-driven Transformative Organic Synthesis (Digi-TOS) |
|---|
| Project/Area Number |
22H05380
|
|---|
| Research Institution | Waseda University |
|---|
Principal Investigator |
藤波 美起登 早稲田大学, 理工学術院, 次席研究員 (50875391)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-06-16 – 2024-03-31
|
| Keywords | 量子化学計算 / 機械学習 / 反応条件最適化 / 分子設計 / 画像認識 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、有機合成において重要な役割を果たす均一系有機金属錯体触媒について、触媒設計に活用可能な量子化学計算データベースの構築、触媒に関連する物性の量子化学計算に基づく数値表現の検討、触媒の最適化を計算機により支援する方法の開発を目指す。有機金属錯体を構成する中心金属、配位子、基質について、錯体の物性、反応性に関係する量子化学的記述子を計算し、データベース化する。機械学習を用いて、有機金属錯体の部分構造に関して、触媒設計に資する連続量による表現方法を見出す。これらを組み合わせて、化学反応を実現する配位子や基質の最適化を計算機により支援する方法の開発を目指す。
2023年度は有機金属錯体触媒として有力なパラジウム錯体に着目し、異なる配位子、基質からなる錯体の量子化学計算データベースを構築した。機械学習を用いて錯体の安定性を予測した。量子化学計算に依らない情報に基づく記述子、量子化学的記述子を用いた場合、後者の場合に錯体の安定性の予測精度が向上し、量子化学的記述子の有効性が示唆された。機械学習が獲得した関数を解釈する技術を適用し、予測に寄与する量子化学的記述子の妥当性を議論した。
申請時点で未定だった計画も含め、実験研究との共同研究を複数実施した。反応条件最適化のためのアプリケーション開発を行った。増感色素分子の設計のために、量子化学計算による大規模分子データベースの開発を行った。円偏光発光分子の設計のために、量子化学計算と機械学習を組み合わせた分子探索を行った。計算に基づく評価において、参照分子を上回る性能の分子を見出した。人手での実験操作を自動的に記録するために画像認識技術を用いた化学実験の認識手法を開発した。実験風景の画像、動画データベースの構築、画像認識技術の適用と、フローチャート自動作成プログラムの開発をそれぞれ実施した。
|
| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
