• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2021 Fiscal Year Annual Research Report

機械学習による複数反応条件の迅速最適化

Planned Research

Project AreaDigitalization-driven Transformative Organic Synthesis (Digi-TOS)
Project/Area Number 21H05222
Research InstitutionShizuoka University

Principal Investigator

武田 和宏  静岡大学, 工学部, 准教授 (60274502)

Project Period (FY) 2021-09-10 – 2026-03-31
Keywordsmachine learning / chemical reaction / optimization / knowledge aggregation
Outline of Annual Research Achievements

計算環境としてDeepLearning機械学習用に高速大容量の開発環境を整えた。この環境を用いた成果として6件(うち1件は受領済未発表)の学会発表を行った。また、実験環境としてフロー型マイクロ波加熱反応器における出口成分測定のためのインライン赤外分光測定器ReactIRを購入して設置した。これにより現有のフロー型マイクロ波加熱反応器と組み合わせて、原料から反応生成物まで一貫して条件検討することのできる環境を構築した。
さらに2件の共同研究を開始した。本領域研究の計画班内において機械学習による基質選択性認識触媒の検討を始めており、触媒構造による基質選択性を予測したうえで、その予測結果を用いた触媒構造の提案に成果を出しつつあり論文化の検討段階まで到達した。また、もう1件の共同研究としてハロゲン化反応の収率予測およびその予測結果を改善し、拡張するための実験条件選定を行った。現在は、選定した条件での実験中である。
また、静岡大学内にプロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」を設立し、産学連携して研究を進める環境を整えた。
https://project-kenkyu.shizuoka.ac.jp/introduction-pj-labo/y2022/

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

本研究の最初の実験系としてはフロー型のマイクロ波加熱反応器を用いた有機合成を対象として、複数反応条件の自動最適化を目指した。購入計画に基づき、まず計算環境としてDeepLearning用開発環境を整えた。申請段階ではクラウド型の環境を想定していたが、再度検討した結果ローカルに環境を構築することとした。この環境を用いた成果として6件(うち1件は受領済未発表)の学会発表を行った。また実験環境としてフロー型反応器による出口成分測定のためのオンライン測定器ReactIRを購入設置した。これにより現有のフロー型マイクロ波加熱反応器と組み合わせて原料から反応生成物まで一貫して条件検討する環境が構築できた。現在は構築した実験環境での有機合成反応に着手し、予備実験を行っている。
さらに共同研究として、計画班内において機械学習による基質選択性認識触媒の検討を始めており、触媒構造による基質選択性の予測およびその予測結果を用いた触媒構造の提案に成果を出しつつあり論文化の検討段階である。また、もう一つの共同研究としてハロゲン化反応の収率予測およびその予測結果を改善し、拡張するための実験条件選定を行っている。
また、計画班以外とも連携して進めていくために静岡大学内にプロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」を設立し、静岡大学内外の産学研究開発者との協働の場を設けた。

Strategy for Future Research Activity

計算環境を拡充するためにGPUおよびメモリを増強する。これにより、計算可能並列数を増やし、開発をさらに加速する。
昨年度構築したフロー型のマイクロ波加熱反応器とオンライン測定器ReactIRを組み合わせたシステムにより有機合成反応の条件検討として、現在行っている予備実験から本実験に進める。
さらに共同研究として進めている機械学習による基質選択性認識触媒の検討について、本年度中の論文化を目指す。また、ハロゲン化反応の収率予測について、活性サイト特性の数値定量化と強化学習の仕組みを使って外挿領域の収率予測を目指す。
また、昨年度において静岡大学内に設立したプロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」のメンバーとの協働により本研究の推進を図る。

  • Research Products

    (7 results)

All 2022 2021 Other

All Presentation (6 results) Remarks (1 results)

  • [Presentation] 3次元点群データを用いたAIによる配管自動認識を活用した管理対象選択手法の開発2022

    • Author(s)
      大場 雄介・武田 和宏
    • Organizer
      第24回化学工学会学生発表会
  • [Presentation] グラフと3次元画像ニューラルネットワークによる分類を活用したAIベースのQSARモデルの開発2022

    • Author(s)
      星野 元希・武田 和宏
    • Organizer
      第24回化学工学会学生発表会
  • [Presentation] Development of Estimating Algorithm for Biodegradation of Chemicals Using Clustering and Learning Algorithm2022

    • Author(s)
      Kazuhiro Takeda, and Kazuhide Kimbara
    • Organizer
      PSE2021
  • [Presentation] 微生物群の共存機構解明のための2種菌体間相互作用による数理学的解析2021

    • Author(s)
      舘林 宏明 ,本庄 雅宏 ,武田 和宏 ,二又 裕之,鈴木 研志,斎藤 保久
    • Organizer
      第64回 自動制御連合講演会
  • [Presentation] 3次元画像を用いたAIによる生分解生成物の残留予測QSARモデルの化学構造分類に対する検討2021

    • Author(s)
      野瀬 大貴 ,武田 和宏 ,金原 和秀
    • Organizer
      第64回 自動制御連合講演会
  • [Presentation] 3次元画像を用いたAIによる生分解生成物の残留予測QSARモデルの開発2021

    • Author(s)
      野瀬大貴・武田和宏・金原和秀
    • Organizer
      第52回 中部化学関係学協会支部連合秋季大会
  • [Remarks] プロジェクト研究所「ChemOS-DX研究所」

    • URL

      https://project-kenkyu.shizuoka.ac.jp/introduction-pj-labo/y2022/

URL: 

Published: 2022-12-28  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi