ロボット協働合成実験と合成条件推薦システムによる新規酸化物の効率的な探索手法開発

Research Project

Project/Area Number	20H02423
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 26010:Metallic material properties-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	林博之京都大学, 工学研究科, 助教 (50727419)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help	¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000) Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2020: ¥15,730,000 (Direct Cost: ¥12,100,000、Indirect Cost: ¥3,630,000)
Keywords	ロボット協働合成実験 / 合成プロセスの機械学習 / 推薦システム
Outline of Research at the Start	既知物質の機能を大きく凌駕する新規物質が発見できれば、物性発現機構の理解を深化するだけでなく、産業のイノベーションにも繋がることが期待される。未知物質探索をこれまで以上に加速するために、ロボット協働合成実験による大規模な合成条件データベースと、研究代表者が開発した合成条件推薦システムとの組み合わせた物質探索手法を構築する。本研究により、これまで各合成研究者の勘と経験に基づいていた合成指針を、大量の合成データと推薦システムに基づいて定量的に表現できる。