グラフニューラルネットワークによる有機遷移金属反応の機械学習

Research Project

Project/Area Number	21K12027
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	Nagoya University
Principal Investigator	安田耕二名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 准教授 (70293686)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000) Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	機械学習 / 有機遷移金属 / 量子化学
Outline of Research at the Start	この研究は、既知の有機遷移金属反応を特別なニューラルネットに学習させて、新規反応をひらめかせたり、良い遷移金属触媒を発見することを目指します。そのために、遷移金属を含む分子構造をはっきり認識する、グラフニューラルネットを開発します。また、有機遷移金属の反応を実験論文などから収集し、データベースを構築します。ニューラルネットに反応パターンを学習させ、新しい反応を予想します。これを量子化学計算でシュレーディンガー方程式を解き検証します。人工知能でこの手続きを自律的、大規模かつ徹底的に行い、実験化学者の知能を超える事を目指します。