高精度分子機能設計のための軌道相互作用解析－機械学習連携手法の開発

Research Project

Project/Area Number	21K12014
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	折本裕一九州大学, 総合理工学研究院, 学術研究員 (00398108)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	軌道相互作用解析 / 機械学習 / 分子機能設計 / ニューラルネットワーク / 電子状態
Outline of Research at the Start	物質の構造と特性は電子状態で結ばれ、電子状態はさらに複雑な軌道相互作用の結果として与えられる。高度な物性制御には究極的には軌道相互作用の把握が必要になる。本課題では、軌道相互作用解析法Through-Space/Bond解析法から得られる相互作用データを機械学習の中間記述子として利用することで構造―特性関係を理解し、物質の高精度機能設計を可能とするよう開発する。さらに、巨大系高速演算法Elongation法との結合によりポリマー・バイオ系まで対応可能とし、単純～複雑相互作用系を解析可能な高汎用手法として、産業・創薬等に貢献可能な量子化学レベルの高精度機能設計ツールとして確立させる。