研究課題
若手研究
申請者はこれまでに、有機光増感剤の触媒活性を予測する機械学習法の開発に成功している。一方で、申請者の先行研究も含めて、現在有機合成分野で開発されている主な機械学習法では、機械学習モデル構築のために多数の学習データが必要となる上に、既存のデータを新たな機械学習モデルの構築に利用する手法が確立されていないという問題点を抱えている。本研究課題ではこの問題の解決に向けて、網羅的なデータベースの活用を実現する手法の開発を目指す。具体的には、「あるタスクをこなす際に学習された知識を、関連する別のタスクに適用する」技術である転移学習の、有機光増感剤の触媒活性予測における有効性の実証に取り組む。