| 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 / 情報化学 / 計算化学 / 量子化学計算 / 機械学習 / 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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| 研究実績の概要 |
本研究では、自動合成ロボットと各種分析装置の直接接続によって実験結果のフィードバックを実現し、実験結果を受けた学習を行うことで迅速に最適条件へと到達できるシステムの開発を行うことを目的としている。これまでの検討によって、自動合成ロボットと超臨界流体クロマトグラフィーの直接接続によって、反応条件の検討と自動的な分析を高速に行うことができることを見出している。２０２３年度の研究では、自動合成ロボットを用いてパラジウム触媒を用いたクロスカップリング反応の反応条件最適化について重点的に検討を進めた。配位子、塩基、溶媒等の反応条件について、計算化学を利用して得た記述子を含む種々の記述子を利用し、ベイズ推定に基づくクローズドループ最適化を行うことで迅速に反応条件の最適化を達成した。ロボットを用いた自律的なクローズドループ最適化を達成するに当たっては、超臨界流体クロマトグラフィー測定結果の自動解析ソフトウェアの開発を含む種々のソフトウェア群の開発が重要な役割を果たしており、これらについてグループ内で開発を行うことで細かなチューニングが可能となっている。また、自動合成ロボットと情報科学の融合においては、本課題において開発したソフトウェア群は基盤技術となることが期待することができ、今後有機合成化学に特化したシステムの開発をより加速可能であると考えている。さらに本課題において効率的な推定を行うためには、有機化学分野のドメイン知識の導入が重要であることが明らかになっており、有機化学者の持つ知見を如何にシステムに取り込むかについては今後の重要な課題であることが示唆された。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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