触媒性能予測におけるリアル・バーチャルデータの転移可能性の体系的調査

• 研究課題/領域番号: 25K18029
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分33020:有機合成化学関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 納戸 直木 名古屋大学, 学際統合物質科学研究機構, 特任助教 (20909949)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 機械学習 / 触媒反応 / 転移学習 / 光触媒

研究開始時の研究の概要

研究提案者は以前、ドメイン適応を活用することで、少数のデータから正確な光増感剤の触媒活性予測が可能であることを見出した。一方、この先行研究では、対象がエネルギー移動型の光反応に限定されており、フォトレドックス反応等のより後半な光反応に対する適用可能性は調査されていない。そこで本研究課題の第一の挑戦としては、データベース拡張及び転移学習の適用範囲の調査に取り組む。また、近年では機械学習モデルのパラメータを転移する深層学習ベースの転移学習法が台頭してきている。そこで本研究課題の第二の挑戦としては、バーチャルデータと触媒活性のようなリアルなデータを結びつける、より発展的な転移学習法を開拓する。