第47回ケモインフォマティクス討論会 優秀講演賞を受賞

このたび、当社研究員が日本化学会ケモインフォマティクス部会が主催する第47回ケモインフォマティクス討論会において、優秀講演賞を受賞しました ^※1 。受賞題目は「Neural Network Potentialと機械学習を用いたカップリング反応収率予測モデルの構築および新規配位子の設計」です。

当社では、医薬品・液晶材料・太陽電池など多岐にわたる分野で使用されるカップリング反応向け触媒の配位子を開発しています。また、人工知能（AI）の技術に基づく汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis™」 ^※2,3 を活用した研究開発を推進しており、カップリング反応もターゲットの1つです。Matlantisと機械学習を組み合わせることで、カップリング反応における収率予測モデルを構築し、高収率が予測される候補の触媒配位子を提案しました。提案した候補の触媒配位子を合成し実験したところ、従来高性能とされてきた配位子をさらに上回る高収率を達成しました。このようにMatlantisを用いることで実験の試行回数を減らし、高性能な材料提案・実証につながった研究成果が認められ受賞に至りました。

今後もMatlantisの活用を通じて、配位子等の高性能・高機能物質の研究開発に邁進してまいります。
なお、本研究は福岡大学理学部松原研究室との共同研究です。