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東大、化学結合を高精度に予測することができる記述子を発見

発表日:2021年07月19日

結合前の情報だけで、結合後の性質を高精度に予測

~化学反応や触媒の予測への応用に期待~

1. 発表者:

溝口 照康(東京大学 生産技術研究所 教授)

鈴木 叡輝(研究当時:東京大学 大学院工学系研究科 修士課程2年)

柴田 基洋(東京大学 生産技術研究所 助教)

2. 発表のポイント:

◆化学反応や吸着といった現象は、原子が他の原子や分子などと結合する過程が組み合わさって生じます。結合強度や距離などの結合物性を知るには、それぞれの結合についてモデルを作成してシミュレーションする必要があります。

◆今回、原子―原子、原子―エチレン分子、原子―グラフェンという比較的単純な化学結合を対象とし、結合「前」の状態で得られる情報だけで、結合「後」の結合物性を高精度に予測できる人工知能を構築しました。また、高精度の予測には、結合を形成する原子、分子、固体の個々の状態(状態密度)の情報が重要であることを明らかにしました。さらに、開発した手法を用いることで、わずかなデータ量の学習で十分な精度を実現できることも明らかになりました。

◆今後、分子―分子や、分子―固体など、より複雑な化学結合の予測へと応用されることで、吸着や化学反応の予測に役立ち、物質開発のさらなる加速が期待されます。

3. 発表概要:

東京大学 生産技術研究所の溝口 照康 教授、東京大学 大学院工学系研究科 修士課程2年の鈴木 叡輝 大学院生(研究当時)、東京大学 生産技術研究所の柴田 基洋 助教らの研究グループは、化学結合(注1)を高精度に予測することができる記述子(注2)を発見しました。

原子が他の原子や、分子、固体表面に近づくと、それぞれが持っている軌道が相互作用し、時としてお互いの電子を共有・移動し「化学結合」が形成されます。お互いの原子の大きさや、共有・移動する電子の量によって、化学結合の強度や距離が決まります。化学結合の形成は、吸着や化学反応のきっかけとなるため、その理解は物質開発において重要です。

一方で、化学結合の強度や距離などの結合物性は、結合をつくる原子―原子、原子―分子、原子―固体などの組み合わせによって異なります。結合物性を知るためには、結合のモデルを作成し、計算機を使って数分から数時間かけてシミュレーション(注3)する必要があります。さらに、さまざまな種類の結合物性を知るには、それらすべてに対して同様なシミュレーションを行う必要があります。

そこで、そのようなシミュレーションを行わずに、結合する「前」から得られる情報だけで、結合物性を予測するための人工知能の構築を目指しました。本研究では入力層と出力層が脳を模した多層のネットワークでつながれている「ニューラルネットワーク(注4)」を利用しました。結合する「前」の情報だけで、化学結合を予測する人工知能を構築することを目指し、入力データに、結合する「前」、つまり原子や分子が孤立している状態の情報を、出力データに、結合した「後」の結合物性を利用してネットワークを築きました。

本研究では、結合を形成する原子、分子、固体の個々の状態、つまり結合する「前」の状態における状態密度(注5)を入力データに用いることで、結合物性を高精度に予測できることを明らかにしました。このことは、結合する「前」の状態密度が、結合物性を予測するための優れた記述子であることを示しています。また、原子―原子に加えて、原子―分子、原子―固体の結合強度、結合距離、フェルミ準位、共有結合電荷を高精度に予測するモデルを構築することに成功しました。

同成果の概念図を図1に示します。本研究では、人工知能技術により、様々な化学結合を高速かつ高精度に予測することに成功しました。化学結合の形成は、吸着や化学反応などのきっかけとして重要です。そのような化学結合を高精度に予測できる記述子を発見した本研究により、物質開発が加速できると期待されます。

本研究成果は令和3年7月19日に日本応用物理学会の速報国際誌の「Applied Physics Express」オンライン版に掲載されます。

※以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/614829/01_202107161435.pdf

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