分子グラフの部分構造分解と生成モデルを組み合わせた分子探索手法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: DEI25016,EPP25016,HV25016

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 誘電・絶縁材料/【A】基礎・材料・共通部門 放電・プラズマ・パルスパワー/【B】電力・エネルギー部門 高電圧合同研究会

発行日: 2025/01/19

タイトル(英語): Development of a hybrid method combining graph fragmentation and generative models for molecular generation

著者名: 井上 勢大(東京大学),熊田 亜紀子(東京大学),佐藤 正寛(東京大学)

著者名(英語): Seio Inoue(The University of Tokyo),Akiko Kumada(The University of Tokyo),Masahiro Sato(The University of Tokyo)

キーワード: マテリアルズ・インフォマティクス|分子構造探索|機械学習|ＳＦ６代替ガス|半導体プロセスガス|materials informatics|chemical space exploration|machine learning|SF6 alternatives|semiconductor process gas

要約(日本語): マテリアルズ・インフォマティクスにおける計算機を用いた材料探索においては、様々な特性を持つ多様な分子構造を生成することが重要である。分子構造の生成手法として、生成モデルを用いるものや、既知の分子を総当り的に切断・結合する方法が提案されている。本研究では、多様な分子構造を網羅的に生成するため、分子同士の構造や物性の類似性に着目して、両者を効率的に組み合わせた手法を開発した。

要約(英語): In Materials Informatics, it is important to generate molecular structures with diverse properties for virtual screening. Various methods are used for molecular structure generation, including generative models and fragment-based generation. In this study, we developed an efficient method to comprehensively generate diverse molecular structures based on the similarities among their structures and properties.

本誌: 2025年1月22日-2025年1月23日誘電・絶縁材料/放電・プラズマ・パルスパワー/高電圧合同研究会-1

本誌掲載ページ: 73-76 p

原稿種別: 日本語