11月10日(火)～11日(水)に開催予定の第49回ケモインフォマティクス討論会にて、当社研究開発チームによる口頭発表セッションを行う予定です。
発表内容
Day1
AI-Guided Search for Low-Impact Reaction Solvents
発表者）Elisa Margarita MENDOZA ZAMARRIPA
共著者）José Mauro VASQUEZ CASTILLO, Chia Hsiu CHEN, Art Wei Yao Ang
発表番号）1O15
区分）口頭発表セッション3
日時）2026年11月10日（火） 14:55～16:25 ※予定
発表概要）
溶媒は化学製品の製造に欠かせませんが、製造に伴う廃棄物や環境負荷の大きな割合を占めています。発表では、生成AI、機械学習、ケモインフォマティクスを用いて低環境負荷の溶媒候補を提案し、反応性能と環境負荷に基づいて順位付けする一連の手法を紹介します。
ディールス・アルダー反応を対象とした事例では、この手法によって酢酸とほぼ同等の反応性能を示すと予測される候補が見つかりました。酢酸は、この反応が速く進む溶媒として知られています。見つかった候補の環境負荷は、酢酸と比較すると約70％低いと推定されています。
Day2
Cost-to-Go Reranking of Reaction Candidates in Double-Ended Synthesis Planning
発表者）Hardik Tankaria
共著者）Yuan Weilin
発表番号）2O11
区分）口頭発表セッション7
日時）2026年11月11日（水） 14:40～15:55 ※予定
発表概要）
コンピューター支援合成計画は、研究室がすでに保有する原料から、目的の分子を合成するための経路を探すものです。このセッションでは、原料側と目的の分子側の両方向から合成経路を探す手法について発表します。
従来の手法では、合成経路に必要な多くの反応が、候補として生成された後に除外されます。これは、各反応が保有する原料につながるかどうかではなく、その反応単独の妥当性に基づいて評価されているためです。
発表では、計画システム自身が推定する残りのコストを用いて、候補の優先順位を並べ替える方法を紹介します。この方法は再学習を必要とせず、より少ない探索量で、より多くの目的分子について合成経路を見つけられるようにします。これにより、合成経路を見つける能力の向上と実行コストの低減を同時に実現します。
開催概要
- 日程：2026年11月10日(火)～11日(水)
- 名称：第49回ケモインフォマティクス討論会
- 会場：奈良県コンベンションセンター 天平ホール
- 主催：日本化学会 ケモインフォマティクス部会
- 公式Webサイト：第49回ケモインフォマティクス討論会
MI-6の研究開発について
MI-6は、材料科学とAI・データ科学、ロボティクスを融合し、材料研究開発の高度化と加速に取り組んでいます。機械学習や計算科学などのデジタル技術と、合成・評価の自律化といったフィジカル対象を前提とした技術を組み合わせ、新たな研究開発手法の創出と実証を進めています。材料探索からプロセスの最適化まで、幅広い研究開発課題の解決を目指しています。
