教師無し深層学習による革新有機材料の自動探索

使用无监督深度学习自动探索创新有机材料

• 批准号: 21H02017
• 负责人: 畠山 歓
• 金额: $ 11.32万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology (2023)Waseda University (2021-2022)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H02017/
• 关键词: マテリアルズ・インフォマティクス; 深層学習; ケモインフォマティクス; 有機材料; 機械学習; 機能性高分子; マテリアルズインフォマティクス; 有機機能材料

本研究の目的は、実験化学の立場から実践性の高いマテリアルズ・インフォマティクス(MI)の方法論を創出することである。MIの手法解明と有機機能性材料の合成・計測を両輪とし、明示的な教師データを必要としない深層学習モデルの構築、実験者の暗黙知を取り込んだ物性予測、量子コンピューティング技術を活用した候補分子の探索に対する有効なアプローチを解明する。これまでの研究では、教師有り・無し機械学習や量子アニーリング技術が機能性分子の設計に有効であることを明らかにした。そこで22年度は、分子構造以外の材料情報も機械学習・量子アニーリングのフレームワークに落とし込む基礎学理の整備に注力した。具体的には、実験操作手順(フローチャート)をデータ科学の領域に接続する実践的なアルゴリズムを構築した。これまでフローチャートのような非構造化データを構造化データに変換する適切なアルゴリズムが分かっていなかった。そこで分子Fingerprint、グラフニューラルネットワーク、自然言語系ニューラルネットワークなどの手法をベースに、精度高く構造化データへ変換するために必要な因子を明確化した。上記の研究成果に基づき、実験者にとって利便性の高いマテリアルズ・インフォマティクスの基礎学理を明らかにし、得られた結果を取りまとめ、学会発表を行った。これにより、実材料、機械学習、量子計算を繋ぐ手掛かりを見いだし、既存の材料開発法のパラダイム転換に資する基礎学理を提示した。

In this study, the purpose of this study is to find out the methods of practice and practice in this study. The purpose of this study is to find out the methods of this study. The MI method explains the synthesis of functional materials, the synthesis of functional materials, the explicit knowledge that it is necessary to learn more about physical properties, the use of quantum technology, the use of molecular tools, the exploration of molecular devices, and the use of molecular exploration tools. In the course of research and teaching, there are no-machine mechanics, quantum mechanics, technical skills, functional molecular design, information technology, and information technology. In the year 22, the mechanical properties of materials other than molecular manufacturing were studied in the field of quantum mechanics. In the field of science, in the field of science, the specific information of the operator is in the field of science and technology. We need to know that there is a problem of non-construction, that is, we have a problem of non-construction, that is, we have a problem, and we have a problem. The molecular Fingerprint, the natural language and the natural language are known to be of high accuracy, high precision, high precision and high precision. In the last chapter, the results of the research are based on the basis of the results of the research, and the researchers are interested in the convenience of the research results and the convenience of the research results. In the field of computer science, materials, mechanics, quantum computing, and the existing method of material development, it is necessary to improve the basic theory of information.

项目成果

教師無し機械学習と 量子アニーリング技術を用いた分子設計システム

使用无监督机器学习和量子退火技术的分子设计系统

• 发表时间: 2021
• 作者: 畠山 歓;梅木 桃花;足立 裕樹;柏川 貴弘;木村 浩一;小柳津 研一
• 通讯作者: 小柳津 研一

マテリアルズ・インフォマティクスを活用したポリフェニレンエ ーテル系固体電解質の製法・構造・物性の相関解明

利用材料信息学阐明聚苯醚固体电解质的制造方法、结构和物理性能之间的相关性

• 发表时间: 2022
• 作者: 畠山 歓;梅木 桃花;足立 裕樹;小柳津 研一
• 通讯作者: 小柳津 研一

Organic Solid-state Ionic conductors Consisting of Charge-transfer Complexes and Lithium Salts

由电荷转移配合物和锂盐组成的有机固态离子导体

• 发表时间: 2021
• 作者: 宮尾悠太;幸塚広光;嘉部量太;Kan Hatakeyama-Sato
• 通讯作者: Kan Hatakeyama-Sato

Accelerating Charge/Discharge of Lithium Iron Phosphate by Charge Mediation Reaction of Poly(dimethylfluoflavin-substituted norbornene)

通过聚二甲基氟黄素取代降冰片烯的电荷介导反应加速磷酸铁锂的充放电

• DOI: 10.1246/cl.220345
• 发表时间: 2022
• 期刊: Chemistry Letters
• 影响因子: 1.6
• 作者: Hatakeyama-Sato Kan;Go Choitsu;Kaseyama Takahiro;Yoshimoto Takuji;Oyaizu Kenichi
• 通讯作者: Oyaizu Kenichi

A PROXYL-Type Norbornene Polymer for High-Voltage Cathodes in Lithium Batteries

• DOI: 10.1002/marc.202100374
• 发表时间: 2021-08-07
• 期刊: MACROMOLECULAR RAPID COMMUNICATIONS
• 影响因子: 4.6
• 作者: Hatakeyama-Sato, Kan;Matsumoto, Satoshi;Oyaizu, Kenichi
• 通讯作者: Oyaizu, Kenichi