| 研究課題/領域番号 |
21H01924
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分33020:有機合成化学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
長田 裕也 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 特任准教授 (60512762)
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| 研究分担者 |
水野 雄太 北海道大学, 電子科学研究所, 助教 (10846348)
田畑 公次 北海道大学, 電子科学研究所, 准教授 (20814445)
辻 信弥 北海道大学, 化学反応創成研究拠点, 特任准教授 (30873575)
小林 正人 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (40514469)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 10,530千円 (直接経費: 8,100千円、間接経費: 2,430千円)
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| キーワード | 自動合成 / ロボット合成 / 自動スペクトル測定 / 機械学習 / 情報化学 / 計算化学 / 量子化学計算 / 強化学習 / 自動スペクトル解析 / 自動分析 / 自動有機合成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
有機合成研究において、反応条件の最適化のために多大な労力を費やし続けている。本研究は、自動合成ロボットと量子化学計算によって得られる分子記述子を用いた強化学習を用いることで、反応条件の最適化を飛躍的に加速させることを目的としている。本研究では自動合成ロボットと分析装置を直結させ、情報科学的手法によって解析した上で自動合成ロボットに対してフィードバックを繰り返すことで、有機反応開発の迅速化を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本課題では有機化学に特化したロボットと各種分析装置を直接接続し、さらに情報科学的手法を用いることで研究の迅速化を目指した。特にヒューマンエラーが起きやすいと考えられる、類似作業の繰り返しからなるデータ取得作業について、自動化を進めることで再現性の高い良質なデータセットを取得した。研究の具体的なターゲットとして、ポルフィリン類縁体の各種溶媒への溶解性に着目した。本研究において溶液調製及び溶解性判定の自動化を進め、ポルフィリン類縁体の溶解性データを効率的に収集し、予測モデルの構築に成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
自動合成ロボット技術と情報科学的手法の融合は、有機合成研究に革新をもたらし、研究のスピードと効率を飛躍的に向上させるものである。自動合成ロボットは、精密な反応条件の設定や操作を可能にし、研究者が手作業で行う場合に比べて一貫性と再現性が高い実験が行える。さらに、情報科学的手法を用いることで、膨大な実験データを効率的に解析し、すぐれた予測モデルを与える。特に本研究において開発した手法は、比較的少ない実験データから高い精度で溶解性の予測が可能であり、材料探索の初期段階で極めて有用であると期待できる。
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