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データ科学・機械学習を活用する機能性分子の設計手法
― 有機半導体開発と再生医療への応用 ―
（ご講演：約50分 質疑応答：約17分）
京都大学 高等研究院・物質‐細胞統合システム拠点（iCeMS）
講師 Daniel Packwood（ダニエル・パックウッド）氏
分子スケールで材料構造を精密に制御し、新たな機能を創出することが材料化学のミッションです。しかし、このミッションを行うには従来の計算機化学手法を大幅に拡大する必要があり、特に材料構造と機能の間の相関を抽出できるデータ科学技術を取り入れることが重要です。
本講演では、京都大学iCeMSにおけるデータ科学・機械学習を活かした研究事例を紹介します。主に有機半導体の研究を紹介し、第一原理計算・データ可視化・機械学習・Materials Studio Polymorph Predictorを利用する分子構造の設計方法を説明します。この方法では人間知識と機械学習の相補的強みを活かし、目的とした電子物性を有する有機分子の設計を加速化できました。最後にマテリアルズ・インフォマティクス風の再生医学研究を紹介し、iPS細胞から心筋細胞に分化させる有機化合物の探索について説明します。こちらでは、ニューラルネットワーク、回転不変形状記述子、およびMaterials Studio Forciteが大活躍し、実験データをうまく再現でき、計算枠組みの構築が可能となりました。
京都大学
高等研究院・物質‐細胞統合システム拠点（iCeMS）
講師 Daniel Packwood（ダニエル・パックウッド）氏
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