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公開番号2024063663
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-13
出願番号2022171791
出願日2022-10-26
発明の名称フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法、情報処理装置、及びプログラム
出願人DIC株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G16C 60/00 20190101AFI20240502BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】フォトン・アップコンバージョン材料の探索技術を改善する。
【解決手段】情報処理装置10が実行する、ドナーとアクセプターとを含むフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法であって、所定の表記法で表されたフォトン・アップコンバージョン材料情報を入力として、フォトン・アップコンバージョン材料情報に相当する潜在空間5上の潜在変数を出力するVAEエンコーダ3と、潜在空間5上の任意の潜在変数を入力として所定の表記法で表されたフォトン・アップコンバージョン材料情報を出力するVAEデコーダ4と、をそれぞれ訓練するステップと、VAEエンコーダ3と、VAEデコーダ4と、フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータとに基づき、複数の物性の全てを満足する所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定するステップと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理装置が実行する、ドナーとアクセプターを含むフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法であって、
所定の表記法で表されたフォトン・アップコンバージョン材料情報を入力として、前記フォトン・アップコンバージョン材料情報に相当する潜在空間上の潜在変数を出力するＶＡＥエンコーダと、前記潜在空間上の任意の潜在変数を入力として前記所定の表記法で表されたフォトン・アップコンバージョン材料情報を出力するＶＡＥデコーダと、をそれぞれ訓練するステップと、
前記ＶＡＥエンコーダと、前記ＶＡＥデコーダと、前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータとに基づき、前記複数の物性の全てを満足する所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定するステップと、
を含む、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
請求項１に記載の探索方法であって、
潜在空間の任意の変数を入力として前記複数の物性の予測値を出力する物性予測モデルを訓練するステップを含み、前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータは、前記物性予測モデルの訓練に使用され、
前記特定するステップにおいて、前記物性予測モデルに基づく最適化処理により前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料に対応する潜在変数を探索する、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項３】
請求項２に記載の探索方法であって、
前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータの一部を前記ＶＡＥエンコーダ、及び前記ＶＡＥデコーダに入力することで前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定する、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項４】
請求項３に記載の探索方法であって、さらに
前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータの一部を前記物性予測モデルにも入力することで前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定する、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項５】
請求項１に記載の探索方法であって、
前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータを前記ＶＡＥエンコーダ、及び前記ＶＡＥデコーダに入力することで前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定する、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の探索方法であって、
前記複数の物性は、ＵＣ発光波長に関する情報を含む、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項７】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の探索方法であって、
前記複数の物性は、量子収率に関する情報を含む、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項８】
請求項１記載の探索方法であって、
前記訓練するステップにおいて、フォトン・アップコンバージョン材料として用いられる組成物の実績データと、フォトン・アップコンバージョン材料以外の用途で用いられる組成物の実績データとを用いて、前記ＶＡＥエンコーダと、前記ＶＡＥデコーダとを訓練する、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項９】
請求項２乃至４のいずれか一項に記載の探索方法であって、
前記最適化処理はベイズ最適化処理である、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の探索方法であって、
前記複数の物性に係るデータの少なくとも一部が、連続値情報、離散値情報、又はカテゴリカル情報である、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、フォトン・アップコンバージョン材料の探索方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から機械学習により新規材料を探索する技術が知られている。例えば非特許文献１及び２では、新規の薬剤をベイズ最適化等により探索する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
Rafael Gomez-Bombarelli et. al. “Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules”ACS Cent. Sci. 2018, 4, 2, 268-276.
Ryan-Rhys Griffiths et. al. “Constrained Bayesian Optimization for Automatic Chemical Design using Variational Autoencoders”Chem. Sci. 2020, 11, 577-586.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１及び２に記載の物質の探索技術は薬剤を探索対象としたものであるところ、新規のフォトン・アップコンバージョン材料を探索することについては従来技術では考慮されていなかった。換言するとフォトン・アップコンバージョン材料の探索技術には改善の余地があった。
【０００５】
かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、フォトン・アップコンバージョン材料の探索技術を改善することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本開示の一実施形態に係るフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法は、
情報処理装置が実行する、ドナーとアクセプターとを含むフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法であって、
所定の表記法で表されたフォトン・アップコンバージョン材料情報を入力として、前記フォトン・アップコンバージョン材料情報に相当する潜在空間上の潜在変数を出力するＶＡＥエンコーダと、前記潜在空間上の任意の潜在変数を入力として前記所定の表記法で表されたフォトン・アップコンバージョン材料情報を出力するＶＡＥデコーダと、をそれぞれ訓練するステップと、
前記ＶＡＥエンコーダと、前記ＶＡＥデコーダと、前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータとに基づき、前記複数の物性の全てを満足する所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定するステップと、
を含む。
【０００７】
（２）本開示の一実施形態に係るフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法は、（１）に記載の探索方法であって、
潜在空間の任意の変数を入力として前記複数の物性の予測値を出力する物性予測モデルを訓練するステップを含み、前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータは、前記物性予測モデルの訓練に使用され、
前記特定するステップにおいて、前記物性予測モデルに基づく最適化処理により前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料に対応する潜在変数を探索する。
【０００８】
（３）本開示の一実施形態に係るフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法は、（２）に記載の探索方法であって、
前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータの一部を前記ＶＡＥエンコーダ、及び前記ＶＡＥデコーダに入力することで前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定する。
【０００９】
（４）本開示の一実施形態に係るフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法は、（３）に記載の探索方法であって、さらに
前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータの一部を前記物性予測モデルにも入力することで前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定する。
【００１０】
（５）本開示の一実施形態に係るフォトン・アップコンバージョン材料の探索方法は、（１）に記載の探索方法であって、
前記フォトン・アップコンバージョン材料の複数の物性に係るデータを前記ＶＡＥエンコーダ、及び前記ＶＡＥデコーダに入力することで前記所望のフォトン・アップコンバージョン材料を特定する。
（【００１１】以降は省略されています）

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