分子の特徴量とDeep Graph Kernelsを用いた化合物の表現方法に関する一考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC7-5

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): On Relationship of Features of Molecular and the Representation of Compounds By Using Deep Graph Kernels

著者名: 葉山 大雅（近畿大学）,高石 優也（近畿大学）,半田 久志（近畿大学）

著者名(英語): Taiga Hayama (Kindai University),Yuya Takaishi (Kindai University),Hisashi Handa (Kindai University)

キーワード: Deep Graph Kernels|分子設計|有機薄膜太陽電池有機薄膜太陽電池|Deep Graph Kernels|Molecular design|Organic Solar Cells

要約(日本語): 近年，有機薄膜太陽電池という有機化合物を利用した太陽電池が提案されている．この太陽電池には有機化合物が2種類使用されており，この2種類の化合物の物性(物理的性質)によって太陽電池のエネルギー変換効率が変化する．本研究では、特徴表現ごとにDeep Graph Kernelsを学習させ、化合物の類似度判定を行う。この特徴として従来の化学分野で用いられている記述子、原子間の繋がりを用いた最小パス距離を用いたもの、これらを融合した特徴表現を用いた。それぞれ特徴表現ごとに多次元尺度法に２次元平面にプロットし比較を行った。

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