機械学習による複数反応条件の迅速最適化

• Project Area: Digitalization-driven Transformative Organic Synthesis (Digi-TOS)
• Project/Area Number: 21H05222
• Research Category: Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Transformative Research Areas, Section (II)
• Research Institution: Shizuoka University
• Principal Investigator: 武田 和宏 静岡大学, 工学部, 准教授 (60274502)
• Project Period (FY): 2021-09-10 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥29,900,000 (Direct Cost: ¥23,000,000、Indirect Cost: ¥6,900,000); Fiscal Year 2025: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000); Fiscal Year 2023: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000); Fiscal Year 2022: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000); Fiscal Year 2021: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
• Keywords: 条件最適化 / 機械学習 / 有機合成 / ドメイン知識 / machine learning / chemical reaction / optimization / knowledge aggregation

Outline of Research at the Start

本研究では、少数のデータからの複数の反応条件を自動で迅速に最適化する方法論の開発を目的とする。そのためには、物質の情報は当然必要となる上に、反応の情報、新触媒開発の過程にかかる情報も有用な情報となりうる。また、有機化学研究者と情報科学者のコラボレーションにより、有機化学研究者に内在する暗黙的知識を明示化し、有機化学実験におけるドメイン知識を活用して少数データから最適化するための方法論を確立することができればデータの価値が高まり、応用範囲は一気に広がることが期待できる。これらによりさらに多くのデータ集約が期待され、スパイラルアップ的にデータベースを拡充し知を集約することが可能となる。

Outline of Annual Research Achievements

一昨年度に構築を開始した機械学習（DeepLearning）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、記憶容量増強および並列計算用Graphic Processor Unit（GPU）追加を行った。なお、OSサポートが切れないように専門業者にてOSを更新した。この環境を用いた成果として10件（4件は国内会議、6件は国際会議）の学会発表を行った。さらに次年度6月にイタリアで開催される国際会議に投稿し、発表をアクセプトされた。
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の成果が査読あり論文として発表した。当該論文は雑誌のフロントカバーへの採用が決定した。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必要実験数を劇的に低減できるとともに、実験できない外挿領域の実験データを高い信頼性での推算を可能とするものであり、1件の査読なしオープンアクセス論文で発表し、1件は査読あり論文としてアクセプトされた。さらに1件の論文を現在執筆中である。
また、一昨年度、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/

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機械学習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。
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の成果は1件の査読あり論文として発表した。当該論文は雑誌のフロントカバーへの採用が決定した。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は1件の査読なしオープンアクセス論文で発表し、1件は査読あり論文としてアクセプトされた。さらに1件の論文を現在執筆中である。
また、一昨年度、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。

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。
一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をさらに進めるとともに、異なる反応系への応用を展開する。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の仕組みを使って実験できない外挿領域の収率予測の論文化を進める。さらに、最新の実験計画法とBayes最適化を融合させた新しい実験計画法を開発する。この手法では、最適条件に至るまでの実験回数を軽減させるとともに、最適条件の根拠を明確に提示することを目標とする。
また、一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。

Research Products

• [Journal Article] Selective recognition between aromatics and aliphatics by cage-shaped borates supported by a machine learning approach (2024)
  • Author(s): Tsutsui Yuya、Yanaka Issei、Takeda Kazuhiro、Kondo Masaru、Takizawa Shinobu、Kojima Ryosuke、Konishi Akihito、Yasuda Makoto
  • Journal Title: Organic & Biomolecular Chemistry Volume: published Issue: 21 Pages: 4283-4291
  • DOI: 10.1039/d4ob00408f
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Prediction Method for Reaction Yield of Deuteration of Polyfluoroperylene using Generative AI Techniques (2024)
  • Author(s): Kazuhiro Takeda,Naoya Ohtsuka,Toshiyasu Suzuki,and Norie Momiyama
  • Journal Title: Proceedings of PSE34/ESCAPE24 Volume: accepted
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Virtual Variables-Enabled Generation of Datasets for Prediction in Organic Synthesis: Digitalization of Small Molecules and Application to Functional Molecule Syntheses (2023)
  • Author(s): TAKEDA Kazuhiro、OHTSUKA Naoya、SUZUKI Toshiyasu、MOMIYAMA Norie
  • Journal Title: ChemRxiv Volume: -
  • DOI: 10.26434/chemrxiv-2023-bvvdb-v2
  • Open Access
• [Presentation] 新規化学物質の生分解性予測システムAI-QSARの開発 (2024)
  • Author(s): 武田和宏
  • Organizer: 第31回静岡フォーラム・第56回研究交流セミナー
• [Presentation] 配管外面腐食の検査における三次元点群データの局所領域認識の活用 (2024)
  • Author(s): 石塚 初音, 武田 和宏
  • Organizer: 第26回化学工学会学生発表会
• [Presentation] Prediction Method for Reaction Yield of Halogenation of Polyfluoronaphthalene Using Generative AI Techniques (2023)
  • Author(s): Kazuhiro Takeda, Naoya Ohtsuka, Toshiyasu Suzuki, and Norie Momiyama
  • Organizer: The 7th Gratama workshop
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Improvement of biodegradability prediction QSAR system through optimal combination of algorithms (2023)
  • Author(s): Kazuhiro Takeda, Kensuke Takeuchi, Yuki Sakuratani, and Kazuhide Kimbara
  • Organizer: 20th APCChE Congress and 84th PIChE National Convention
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 生分解性予測QSARシステムのための分子表現と 推算方法の提案 (2023)
  • Author(s): 武田和宏・竹内健祐・櫻谷祐企・金原和秀
  • Organizer: 化学工学会第５４回秋季大会
• [Presentation] 芳香族アルデヒドを高選択的に認識するかご型ホウ素触媒の機械学習による構造予測 (2023)
  • Author(s): 吉田 祐晟，安田 誠，武田 和宏
  • Organizer: 第66回自動制御連合講演会
• [Presentation] 流体中で遊泳する細菌のプラスミド接合伝達に関する影響 (2023)
  • Author(s): 渡辺 立人，武田 和宏
  • Organizer: 第66回自動制御連合講演会
• [Presentation] Virtual Variables-Enabled Generation of Datasets for Prediction Reaction Yield of Halogenataion of polyfluoropelylene (2023)
  • Author(s): Kazuhiro Takeda,Naoya Ohtsuka,Toshiyasu Suzuki,and Norie Momiyama
  • Organizer: International Joint Symposium 2023 on Synthetic Organic Chemistry
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Green Manufacturing: Organic Synthesis Based on Conditional Optimization of Pseudo-Steady Flow Method (2023)
  • Author(s): Tomoki Sugimura,Jun Ueda,Kohei Sato,Tetsuo Narumi,Kazuhiro Takeda,Nobuyuki Mase
  • Organizer: International Joint Symposium 2023 on Synthetic Organic Chemistry
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Cage-shaped Boron Complex for Selective Activation of Aromatic Aldehydes Designed by Machine Learning (2023)
  • Author(s): Yuya Tsutsui,Kazuhiro Takeda,Masaru Kondo,Shinobu Takizawa,Ryosuke Kojima,Akihito Konishi,Makoto Yasuda
  • Organizer: International Joint Symposium 2023 on Synthetic Organic Chemistry
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 管理対象選択のためのAlによる三次元点群データを用いた配管の自動認識と腐食速度の予測 (2023)
  • Author(s): 大場 雄介, 武田 和宏
  • Organizer: 第25回化学工学会学生発表会
• [Presentation] 分子構造を利用した機械学習によるポルフィリンの吸光波長の予測 (2023)
  • Author(s): 後藤 優斗, 平川 和貴, 武田 和宏
  • Organizer: 第25回化学工学会学生発表会
• [Presentation] 機械学習によるF8ペリレンの重水素化を紐づける変数値の調査 (2023)
  • Author(s): 石上 敦也, 大塚 尚哉, 鈴木 敏泰, 椴山 儀恵, 武田 和宏
  • Organizer: 第25回化学工学会学生発表会
• [Presentation] 分子化学記述子と立体構造を使った生分解性意思決定支援システムの開発 (2023)
  • Author(s): 武田 和宏, 竹内 健祐, 櫻谷 祐企, 金原 和秀
  • Organizer: 化学工学会第88年会
• [Presentation] A multi-model system for predicting biodegradation rates and the presence of residual substances of chemicals using chemical descriptors and 3D structures (2022)
  • Author(s): Kazuhiro Takeda, Kensuke Takeuchi, Yuki Sakuratani, Kazuhide Kimbara
  • Organizer: ICCA-LRI & NITE Wordshop, Advancing Chemical Risk Evaluations Through Use of New Approach Methods (NAMs): Challenges and Opportunities
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Development of Estimating Algorithm for Biodegradation of Chemicals Using Clustering and Learning Algorithm (2022)
  • Author(s): Kazuhiro Takeda, and Kazuhide Kimbara
  • Organizer: The 14th International Symposium on Process Systems Engineering, PSE 2021+
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Ensemble machine learning to predict the selectivity from 3D information of π-pocket catalysts (2022)
  • Author(s): K. Takeda, M. Yasuda
  • Organizer: 19th ASIAN PACIFIC CONFEDERATION OF CHEMICAL ENGINEERING CONGRESS (APCChE) CONFERENCE 2022
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] ポリフルオロナフタレンのハロゲン化反応の開発：有機合成のデジタル化に向けて (2022)
  • Author(s): 大塚尚哉, 大田陽野, 小谷駿輔, 鈴木敏泰, 武田和宏, 椴山儀恵
  • Organizer: 第25回ヨウ素学会シンポジウム
• [Presentation] マイクロ波加熱を用いたフロー反応の平均収率向上に有効なパルス条件の検討 (2022)
  • Author(s): 村松 朋哉, 間瀬 暢之, 武田 和宏
  • Organizer: 第５３回中部化学関係学協会支部連合秋季大会
• [Presentation] ポリフルオロナフタレンのハロゲン化反応における化学構造の拡張に対する収率予測の検討 (2022)
  • Author(s): 石上敦也・大塚尚哉・鈴木敏泰・ 椴山儀恵・武田和宏
  • Organizer: 第65回 自動制御連合講演会
• [Presentation] 3次元点群データを用いたAIによる配管自動認識を活用した管理対象選択手法の開発 (2022)
  • Author(s): 大場 雄介・武田 和宏
  • Organizer: 第24回化学工学会学生発表会
• [Presentation] グラフと3次元画像ニューラルネットワークによる分類を活用したAIベースのQSARモデルの開発 (2022)
  • Author(s): 星野 元希・武田 和宏
  • Organizer: 第24回化学工学会学生発表会
• [Presentation] Development of Estimating Algorithm for Biodegradation of Chemicals Using Clustering and Learning Algorithm (2022)
  • Author(s): Kazuhiro Takeda, and Kazuhide Kimbara
  • Organizer: PSE2021
• [Presentation] 微生物群の共存機構解明のための2種菌体間相互作用による数理学的解析 (2021)
  • Author(s): 舘林 宏明 ,本庄 雅宏 ,武田 和宏 ,二又 裕之,鈴木 研志,斎藤 保久
  • Organizer: 第64回 自動制御連合講演会
• [Presentation] 3次元画像を用いたAIによる生分解生成物の残留予測QSARモデルの化学構造分類に対する検討 (2021)
  • Author(s): 野瀬 大貴 ,武田 和宏 ,金原 和秀
  • Organizer: 第64回 自動制御連合講演会
• [Presentation] 3次元画像を用いたAIによる生分解生成物の残留予測QSARモデルの開発 (2021)
  • Author(s): 野瀬大貴・武田和宏・金原和秀
  • Organizer: 第52回 中部化学関係学協会支部連合秋季大会
• [Remarks] プロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」
  • URL: https://project-kenkyu.shizuoka.ac.jp/introduction-pj-labo/y2022/