分子と反応経路を設計するための機械知能

つくば、日本、24年2023月XNUMX日–（ACN Newswire）– 日本の研究者は、新しい分子を設計し、それを作るための化学反応を同時に提案する機械学習プロセスを開発しました。 東京の統計数理研究所（ISM）の研究チームは、その結果を学術誌「Science and Technology of Advanced Materials: Methods」に発表した。

<a id="single_1" href="https://photos.acnnewswire.com/20230523.STAM.jpg" title="Designing the network of bonds linking atoms into molecules and suggesting chemical routes 分子の作成が同時に行えるようになりました。」>

原子と分子をつなぐ結合ネットワークを設計し、化学経路を示唆する 分子を作ることが同時にできるようになりました。

多くの研究グループは、人工知能 (AI) と機械学習手法を使用して、望ましい特性を備えた実現可能な分子構造を設計する点で大きな進歩を遂げていますが、設計コンセプトの実践における進歩は遅いです。 最大の障害は、設計された分子を実際の用途に実行可能な効率とコストで生成できる化学反応を見つけるという技術的困難である。

「私たちの新しい機械学習アルゴリズムと関連ソフトウェア システムは、あらゆる望ましい特性を持つ分子を設計し、市販の化合物の広範なリストからそれらを作成するための合成ルートを提案できます」と研究グループのリーダーである統計数学者の吉田 良氏は述べています。

このプロセスでは、出発物質と反応経路のさまざまなオプションに関する膨大なデータセットを扱うベイジアン推論と呼ばれる統計的アプローチが使用されます。 可能な出発物質はすべて、容易に購入できる何百万もの化合物の組み合わせです。 コンピューター アルゴリズムは、実行可能な膨大な範囲の反応と反応ネットワークを評価して、目標とするように指示された特性を持つ化合物への合成ルートを発見します。 専門の化学者は結果をレビューして、AI が提案するものをテストし、改良することができます。 AIが提案を行い、人間がどれが最適かを判断します。

「ドラッグライク分子を設計するケーススタディにおいて、この手法は圧倒的なパフォーマンスを示しました」と吉田氏は言う。 また、工業的に有用な潤滑剤分子への道筋も設計しました。

「私たちの研究が、幅広い新素材のデータ駆動型発見のプロセスを加速することを願っています」と吉田氏は締めくくった。 この目的を支援するために、ISM チームは、機械学習システムを実装するソフトウェアを GitHub Web サイトですべての研究者が利用できるようにしました。

現在の成功は、小分子の設計のみに焦点を当てています。 研究チームは現在、この手順をポリマーの設計に適用する方法を調査する予定だ。 最も重要な工業用および生物学的化合物の多くはポリマーですが、設計を構築するための反応を見つけることが難しいため、機械学習によって提案される新しいバージョンを作成するのは困難であることがわかっています。 この新しいテクノロジーによって提供される設計と反応発見の同時オプションは、その障壁を打ち破る可能性があります。

さらに詳しい情報
吉田亮
統計数理研究所
Email: yoshidar@ism.ac.jp

紙： https://doi.org/10.1080/27660400.2023.2204994

先端材料の科学技術・手法について（STAM-M）

STAM Methodsは、Science and Technology of Advanced Materials（STAM）のオープンアクセス姉妹ジャーナルであり、方法論、装置、計測、モデリング、ハイスループットデータなど、材料開発を改善および/または加速するための新しい方法とツールに焦点を当てています。コレクション、材料/プロセス情報学、データベース、およびプログラミング。 https://www.tandfonline.com/STAM-M

中道康史博士
STAMパブリッシングディレクター
Email: 中道康文@nims.go.jp

先端材料の科学と技術のためのアジア研究ニュースによって配布されたプレスリリース。

トピック：プレスリリースの概要
情報源： 先端材料の科学と技術
セクター： 科学とナノテク
https://www.acnnewswire.com

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