Data-Driven Descriptor Generation and its Application to Prediction of Organic Synthetic and Catalytic Reactions

• Project/Area Number: 20H02747
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 33020:Synthetic organic chemistry-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 矢田 陽 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 主任研究員 (70619965)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 椿 真史 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (80803874)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000); Fiscal Year 2021: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000); Fiscal Year 2020: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000)
• Keywords: 機械学習 / 転移学習 / 有機合成 / 触媒

Outline of Research at the Start

人工知能(AI)技術を活用するためには一般的には大量のデータが必要である。しかし、実験化学においてはコストや時間が掛かる実験を実施しなければデータが収集できないため、AIをいかに活用するかは重要な課題である。特に、触媒開発や反応開発等の新しい分子の創成が要求される分野では、少数のデータでいかに予測性能の高いモデルが構築できるかが重要となる。本研究では、有機化学や触媒化学分野において、少数データに対して予測性能の高い機械学習モデルを構築するための新しい方法論の構築に挑戦する。代表者の矢田と分担者の椿に加えて、研究協力者として永田賢二主任研究員 (物質・材料研究機構)を加えて本研究を実施する。