| 研究領域 | 分子合成オンデマンドを実現するハイブリッド触媒系の創製 |
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| 研究課題/領域番号 |
17H06445
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
畑中 美穂 奈良先端科学技術大学院大学, 研究推進機構, 特任准教授 (80616011)
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| 研究分担者 |
Sameera W.M.C. 北海道大学, 低温科学研究所, 特任助教 (90791278)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| キーワード | 反応経路自動探索 / 密度汎関数法 |
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| 研究実績の概要 |
ハイブリッド触媒系は、複数の触媒活性種が複雑に作用し合うため、効率的設計のためには計算化学による反応機構の解析が不可欠である。このような未知の反応経路の解析に有用なのが、自動的に反応経路を探索する技術である。本研究では、自動探索技術の一つであるGlobal Reaction Route Mapping (GRRM)を用い、本新学術領域内/外で開発されている触媒反応の機構解明を目指している。
本年度特に着目した反応の一つが、金井らのグループ（A01計画班）が開発したプロトン移動による不斉アレンの触媒的合成反応である。この反応では、銅触媒の配位子をチューニングすることで、主生成物アレンと副生成物エンインの選択比や、アレンのエナンチオ過剰率が大きく変化することが実験的に見出されていた。我々は、GRRM法を用いて選択性を決める段階であるプロトン移動における遷移状態を調べることで、配位子が銅まわりに作る空間の広さによって、選択性が制御されていることを明らかにした。
また、GRRM法で得た結果を機械学習によって自動的に解析する方法の確立も課題としている。GRRM法には、自動的に様々な反応経路を探索できるという利点があるものの、得られる反応経路の数が多過ぎるため、解析が困難であるという問題点があった。そこで、GRRM法で探索した多数の反応経路を自動的に解析するため、機械学習の一つであるk-means++法を用いた反応経路の自動分類システムを構築した。実際に本システムは、山中らのグループ(A02公募研究)の行った計算の解析に適用し、解析の加速に貢献した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
領域内で研究が進められている複数の反応の理論的機構解明を同時に行っているが、当初の計画以上に早く機構を明らかにできたものもあれば、機構解明の後に理論的触媒設計の足掛かりが得られ、当初の計画以上の進展があったものもある。逆に、計画時には予期していなかった計算上問題により、進捗状況の芳しくないものもあるため、一概には言えないが、全体的にはおおむね順調に進展していると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
金井ら(A01公募班)の反応の解析において、良い選択性を示す触媒と示さない触媒の両方の計算データを比較することで、選択性の鍵を見出すに至った。そこで、様々な触媒の構造・電子状態・触媒能（素反応の活性化エネルギー）の情報を収集すれば、前述のような比較解析に利用できるだけでなく、実験データを予測する機械学習モデルにおける目的変数にも利用できると考えた。このデータを全自動で計算・収集するプログラムを作成し、データ収集を行う。具体的には、化合物データベースPubChemから特定のキーワードを持つ化合物の構造式記述子を取得、そこから、XYZ座標への変換や構造最適化用入力ファイルの作成を全自動で行うプログラムを作成する。更に、金属への配位構造や金属錯体を触媒とする素反応の反応経路を探索するための入力ファイルを自動作成するシステムも構築する。
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