化学における外挿探索を可能とする機械学習手法の開発と実証

开发和演示能够在化学中进行外推搜索的机器学习方法

基本信息

批准号：
21K18185
负责人：
鳥屋尾隆
金额：
$ 16.64万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

触媒をはじめとする材料化学研究は未だ「絨毯爆撃的なスクリーニング」から脱却できていない。研究者はこれまで、大量の実験データ・文献知・経験知を統合して、予測・仮説の形成を行ってきたが、年々増え続ける膨大なデータ・知見を咀嚼し、目的に対して適切な仮説を提供できる人材は皆無である。人知に基づく研究は限界を迎えており、データ科学の先進技術を導入して材料化学研究の在り方を刷新することが求められている。本研究では、外挿的提案を実現する機械学習モデルを開発し、革新的な高機能触媒の創出に資する研究方法論の提案を目指している。次年度は、初年度に引き続き、文献データを用いて、外挿的提案を実現する機械学習モデルの構築を目指した。構築したモデルでは、触媒構成元素そのものを学習に使うのではなく、その特徴量(原子半径、電気陰性度、融点等)と構成比の積を予測記述子(Elemental Descriptor)として用いることで、元々のデータセットに含まれている元素に縛られることなく有望な触媒候補元素を提案することが可能である。また、実際の触媒組成を提案する逆問題を解くためのアルゴリズムも作成し、新触媒の提案にも挑戦した。提案された新触媒の妥当性も、データ科学的な手法を用いて評価した。予測だけでなく、機械学習モデルから化学的/物理的な示唆を得ることにも挑戦し、いくつかの新しい手法を試した。対象系における性能制御因子(記述子)の重要度を可視化することで、触媒作用機構や反応機構に関する知見を得た。

包括催化剂在内的材料化学研究尚未摆脱“地毯式轰炸筛选”。到目前为止，研究人员整合了大量的实验数据、文献知识和经验知识来形成预测和假设，还没有人力资源可以提供假设。基于人类智能的研究已经达到极限，需要引入数据科学的先进技术来彻底改变材料化学研究。在这项研究中，我们的目标是开发一种机器学习模型，以实现外推建议，并提出一种有助于创造创新高性能催化剂的研究方法。第二年，从第一年开始，我们的目标是建立一个机器学习模型，利用文献数据实现外推建议。构建的模型不使用催化剂组成元素本身进行学习，而是使用它们的特征（原子半径、电负性、熔点等）和组成比的乘积作为预测描述符（Elemental Descriptor）。提出有希望的催化剂候选元素，而不受数据集中包含的元素的限制。他们还创建了一种算法来解决提出实际催化剂成分的逆问题，并接受了提出新催化剂的挑战。还使用数据科学方法评估了所提出的新催化剂的有效性。除了做出预测之外，他们还尝试从机器学习模型中获得化学/物理含义，并尝试了几种新方法。通过可视化目标系统中性能控制因素（描述符）的重要性，我们获得了有关催化作用机制和反应机制的知识。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

キャタリストインフォマティクスの最前線

催化剂信息学前沿

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
鳥屋尾隆
通讯作者：
鳥屋尾隆

Application of data science to heterogeneous catalysis research

数据科学在多相催化研究中的应用

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
鳥屋尾隆
通讯作者：
鳥屋尾隆

Towards Development of Novel Heterogeneous Catalysts Using Extrapolative Machine Learning Methods

使用外推机器学习方法开发新型多相催化剂

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
鳥屋尾隆
通讯作者：
鳥屋尾隆

Machine Learning Analysis of Literature Data on the Water Gas Shift Reaction Toward Extrapolative Prediction of Novel Catalysts

水煤气变换反应文献数据的机器学习分析以外推预测新型催化剂

DOI：
10.1246/cl.210645
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
1.6
作者：
Mine Shinya;Jing Yuan;Mukaiyama Takumi;Takao Motoshi;Maeno Zen;Shimizu Ken;Takigawa Ichigaku;Toyao Takashi
通讯作者：
Toyao Takashi

Statistical Analysis and Identification of Heterogeneous Catalysts Using Extrapolative Machine Learning Model Based on Published Data

基于已发表数据的外推机器学习模型对异质催化剂进行统计分析和识别