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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 TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research InstitutionNagoya 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。

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2021-08-30  

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