データ駆動手法による素反応条件およびアウトプット予測と実証

• Project Area: Digitalization-driven Transformative Organic Synthesis (Digi-TOS)
• Project/Area Number: 21H05223
• Research Category: Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Transformative Research Areas, Section (II)
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 松原 誠二郎 京都大学, 工学研究科, 教授 (90190496)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 倉橋 拓也 京都大学, 工学研究科, 准教授 (50432365)
• Project Period (FY): 2021-09-10 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥36,920,000 (Direct Cost: ¥28,400,000、Indirect Cost: ¥8,520,000); Fiscal Year 2023: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2022: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000); Fiscal Year 2021: ¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000)
• Keywords: 機械学習 / 深層学習 / 自動合成 / 不斉合成 / 触媒反応 / デジタル化 / メチレン化 / マテリアルインフォマティクス / EXAFS

Outline of Research at the Start

本申請では、１）領域内での実験結果から生じるデータを利用し、合成に特化した独自の「グラフ型データベース」構築、２）そのデータベースによる自動反応条件設定システムを開発し、３）自動合成装置の利用によりその条件の可否を検討し、4) さらにバッチ法からフロー法への自動条件変換を検討し、「デジタル有機合成」の実用性を示すことを，最終目標としている。今年度は，我々の開発したアルデヒドメチレン化を中心に，実データを集め，フロー合成法への適用，ChemScadと呼ばれる反応容器設計を行い，各研究者が開発した汎用性の高い反応の「自動化」の実現例を示す。