機械学習を用いた分子構造探索手法と自動的なパラメータ構築手法の開発
【研究キーワード】
量子化学計算 / 機械学習 / 構造最適化 / 遷移状態 / 量子化学
【研究成果の概要】
本研究では、分子構造の迅速な探索のために、分子中の原子に働くフォースを機械学習を用いて高速に予測する手法の開発に取り組んだ。有機分子の構造最適化および有機金属錯体反応に関するフォースのデータベースを構築し、種々の機械学習手法を適用することでその予測精度を検証した。フォースの予測に必要なデータベース、記述子および機械学習手法に関する知見が得られた。また、構築したデータベースは本研究に限らず計算化学研究に有用な情報を内包する。
【研究代表者】
【研究種目】研究活動スタート支援
【研究期間】2020-09-11 - 2022-03-31
【配分額】2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)