分子構造探索における進化型多目的最適化の適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-2

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Application of Evolutionary Multi-Objective Optimization in Molecular Structure Search

著者名: 石黒 大貴（近畿大学）,岩嵜 智佳良（近畿大学）,大久保 貴志（近畿大学）,山田 武士（近畿大学）,半田 久志（近畿大学）

著者名(英語): Daiki Ishiguro (Kindai University),tikara Iwasaki (Kindai University),Takashi Okubo (Kindai University),Takeshi Yamada (Kindai University),Hisashi Handa (Kindai University)

キーワード: Quantum Deep Field|NSGA-II|SAScoreSAScore|Quantum Deep Field|NSGA-II|SAScore

要約(日本語): 近年、再生可能エネルギー源として太陽光発電の重要性が高まっており、特に有機薄膜太陽光電池が注目されている。従来の有機薄膜太陽光電池の材料探索では、主に化合物の物理的特性に重点を置いていたが、実際の応用を考慮すると合成の容易さも重要な要因である。そこで、SAScore という化合物の合成の容易さを数値化した指標と化合物の物性予測モデルであるQuantum Deep Field（QDF）により予測した物理的性質を目的関数として多目的最適化を行った。候補解は提案手法を用いると解候補である化合物が得られる。 比較の結果、 従来の化合物との比較では、 以前の研究で得られた化合物より優れたQDF により予測した物理的性質を得ることはできたなかった。 しかし、 単目的最適化との比較では、 SAScore を考慮することで大域的な探索を行うことができ、 多目的最適化の有用性が示された。