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2023 年度 実施状況報告書

分子シミュレーションと深層学習を融合させた遷移状態とその説明性を与える手法開発

研究課題

研究課題/領域番号 22K03550
研究機関大阪大学

研究代表者

金 鋼  大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (20442527)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワード遷移状態 / レアイベント / 自由エネルギー / 深層学習 / 説明可能なAI
研究実績の概要

ソフトマターにおいて多くの自由度から少数の変数を選び出し、安定状態をつなぐ遷移経路を特徴付けることは重要課題である。自由エネルギー地形とも言われる平均力ポテンシャルは手法のひとつであり、原子位置に関する高次元の配置座標から決まる集団変数に関する確率分布関数をサンプリングし、その対数を取ることで自由エネルギー地形を獲得する。この自由エネルギー地形において安定状態が鞍点により区別され、さらに実際の遷移経路が鞍点を通過するとき、集団変数は構造変化を特徴付ける適切な反応座標といえる。本研究では、アラニンジペプチドの立体配座が変化する異性化過程に着目した。エネルギー的に安定な2状態であるβ-シート構造(状態A)と左巻きα-ヘリックス構造(状態B)が存在することが知られ、遷移状態(TS)を特徴付ける候補変数として二面角が重要視されてきた。ここで二面角は物理的直観により反応座標として機能するものと選択されてきたが、それが適切かどうかは自明ではないことに注意が必要である。分子動力学(MD)シミュレーションとコミッターと呼ばれる化学反応論の機械学習を用いた二面角の系統だった探索方法を提案してきたが、二面角だけでなく原子間距離も候補となりえることを考慮すれば、異性化過程の4つの原子によって定義される二面角より精緻な記述が期待できる。そこで原子間距離を候補変数として深層学習を行うことで、どの原子間距離が適切な反応座標となりえるのかを明らかにすることを目的とした。その結果、深層学習によるコミッターのシグモイド関数への回帰結果に対して解釈性を与えることのできる「説明可能なAI」を適用した。その結果、最も寄与の大きい入力変数として特定の原子間距離を見出した。得られた原子間距離による自由エネルギー地形からTSの構造が状態AとBを分割しており、異性化過程を適切に特徴づけることがわかった。

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

本研究により説明可能な深層学習を分子動力学シミュレーションに適用する手法を確立してきた。特に、より複雑なソフトマターへの応用を見越して、二面角変化を伴う異性化過程を原子間距離のみで有効的に記述することが可能であることを明らかにしており波及効果があると考える。

今後の研究の推進方策

今後、高分子、液晶、水などをターゲットして分子動力学シミュレーションをおこない得られた配置構造に対し深層学習をおこなう。特に温度の違いになどによる構造変化を識別する深層学習モデルを獲得し説明可能なAIによる構造識別能力を評価することを計画している。

次年度使用額が生じた理由

計画とおり予算執行したが若干の誤差が生じた。

  • 研究成果

    (15件)

すべて 2024 2023

すべて 学会発表 (15件) (うち国際学会 3件、 招待講演 3件)

  • [学会発表] アラニンジペプチド異性化における反応座標に影響を与える原子間距離の解明:説明可能な深層学習アプローチ2024

    • 著者名/発表者名
      岡田一志, 菊辻卓真, 岡崎圭一, 森俊文, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      日本物理学会2024年春季大会
  • [学会発表] 過冷却水における局所秩序を特徴づける構造指標の系統的な解析2024

    • 著者名/発表者名
      吉川航平, 四方志, 矢野健太郎, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      日本物理学会2024年春季大会
  • [学会発表] 深層学習によるガラス形成液体の温度変化に伴う構造変化の解明2023

    • 著者名/発表者名
      矢野健太郎, 後藤頌太, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      第11回ソフトマター研究会
  • [学会発表] 深層学習による自由エネルギー地形の反応座標探索と説明可能な AI による分子描像の説明2023

    • 著者名/発表者名
      金鋼, 菊辻卓真, 森勇介, 岡崎圭一, 森俊文, 松林伸幸
    • 学会等名
      第11回ソフトマター研究会
  • [学会発表] 深層学習によるガラス形成液体の温度変化に伴う特徴的な構造変化の解明2023

    • 著者名/発表者名
      矢野健太郎, 後藤頌太, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      第37回分子シミュレーション討論会
  • [学会発表] ペプチド結合主鎖二面角変化の自由エネルギー曲面を特徴付ける反応座標の深層学習による探索2023

    • 著者名/発表者名
      岡田一志, 菊辻卓真, 岡崎圭一, 森俊文, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      水・蒸気性質シンポジウム2023
  • [学会発表] グラフニューラルネットワークによるガラス形成液体の構造分類とAttention機構による分類根拠の説明2023

    • 著者名/発表者名
      金鋼
    • 学会等名
      液体・ガラスへのデータ駆動アプローチ - グラフニューラルネットワークとその周辺 -
    • 招待講演
  • [学会発表] 説明可能なAIによる分子シミュレーションデータ解析の高度化とメカニズムの解明2023

    • 著者名/発表者名
      金鋼
    • 学会等名
      第9回電子状態理論シンポジウム
    • 招待講演
  • [学会発表] 複雑分子系の遷移過程を特徴付ける反応座標 : 深層学習による探索2023

    • 著者名/発表者名
      岡田一志, 菊辻卓真, 岡崎圭一, 森俊文, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      第17回CSJ化学フェスタ2023
  • [学会発表] Explaining of reaction coordinates in complex molecular systems using deep learning and XAI: Application to alanine dipeptide isomerization2023

    • 著者名/発表者名
      金鋼
    • 学会等名
      The 6th International Conference on Molecular Simulation
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] グラフニューラルネットワークによるガラス形成液体の構造分類及びその根拠2023

    • 著者名/発表者名
      矢野健太郎, 後藤頌太, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      日本物理学会第78回年次大会
  • [学会発表] 複雑分子系の遷移過程を特徴付ける反応座標 : 深層学習による探索2023

    • 著者名/発表者名
      岡田一志, 菊辻卓真, 岡崎圭一, 森俊文, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      第17回分子科学討論会
  • [学会発表] Explaining of reaction coordinates in complex molecular systems using deep learning and XAI: Application to alanine dipeptide isomerization2023

    • 著者名/発表者名
      金鋼, 菊辻卓真, 森勇介, 岡崎圭一, 森俊文, 松林伸幸
    • 学会等名
      The 7th International Soft Matter Conference
    • 国際学会
  • [学会発表] Explaining of reaction coordinates in complex molecular systems using deep learning and XAI: Application to alanine dipeptide isomerization2023

    • 著者名/発表者名
      金鋼, 菊辻卓真, 森勇介, 岡崎圭一, 森俊文, 松林伸幸
    • 学会等名
      34th IUPAP Conference on Computational Physics
    • 国際学会
  • [学会発表] ペプチド結合の異性化過程を特徴付ける反応座標: 深層学習による探索2023

    • 著者名/発表者名
      岡田一志, 菊辻卓真, 岡崎圭一, 森俊文, 金鋼, 松林伸幸
    • 学会等名
      第25回理論化学討論会

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公開日: 2024-12-25  

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