研究課題/領域番号 |
23K04726
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分33010:構造有機化学および物理有機化学関連
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研究機関 | 地方独立行政法人大阪産業技術研究所 |
研究代表者 |
松元 深 地方独立行政法人大阪産業技術研究所, 森之宮センター, 主任研究員 (50416301)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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キーワード | 高屈折率材料 / 能動学習 / ガウス過程回帰 / 静電ポテンシャル |
研究開始時の研究の概要 |
次世代モバイル電子機器に向けた軽量な高屈折率ポリマー光学材料が求められている。こうした新材料を開発する手段として、計算機による理論計算と機械学習を用いた自動分子探索法が注目されている。本法では分子の化学構造式を基に、優れた物性を持つ可能性の高い分子を能動的に予測し、理論計算・学習を反復することで、未知の分子を発見する。しかし化学構造式を基にした予測の精度が低いことから、発見には膨大な時間を要する。そこで本研究では、従来の化学構造式に代わり、3次元構造と電子情報を併せ持つ静電ポテンシャルマップを用いることで予測精度を高め、従来材料の屈折率を超える分子を効率的に発見する。
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