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公開番号2024079152
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-11
出願番号2022191909
出願日2022-11-30
発明の名称反応性予測システム、反応性予測方法
出願人横河電機株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G16C 20/70 20190101AFI20240604BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】従来よりも高い精度で活性化自由エネルギーを予測できる反応性予測システム、反応性予測方法を提供する。
【解決手段】反応性予測システム40は、測定された活性化自由エネルギーと、活性化自由エネルギーが測定された際の反応条件との関係を学習させた学習済みモデルMDを格納する格納部43と、学習済みモデルMDを用いて、入力された反応条件から活性化自由エネルギーを予測する処理部44と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
測定された活性化自由エネルギーと、前記活性化自由エネルギーが測定された際の反応条件との関係を学習させた学習済みモデルを格納する格納部と、
前記学習済みモデルを用いて、入力された反応条件から活性化自由エネルギーを予測する処理部と、を備える、
反応性予測システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記測定された活性化自由エネルギーを教師データとし、前記活性化自由エネルギーが測定された際の反応条件を第１データセットとして、前記学習済みモデルを生成する生成部を備える、
請求項１に記載の反応性予測システム。
【請求項３】
前記第１データセットの反応条件は、反応物、溶媒、触媒、添加物、試薬、温度、反応時間の少なくとも１つを含む、
請求項２に記載の反応性予測システム。
【請求項４】
前記活性化自由エネルギーを測定する測定装置と接続可能な第１インターフェースを備える、
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の反応性予測システム。
【請求項５】
前記学習済みモデルは、前記測定された活性化自由エネルギーと、活性化自由エネルギーが測定された際の反応条件との関係に加えて、量子化学計算で求めた反応に関する特徴量と、前記量子化学計算が行われた際の計算条件との関係を学習させたものである、
請求項１に記載の反応性予測システム。
【請求項６】
前記測定された活性化自由エネルギーを教師データとし、前記活性化自由エネルギーが測定された際の反応条件を第１データセットとし、前記特徴量及び前記計算条件を第２データセットとして、前記学習済みモデルを生成する生成部を備える、
請求項５に記載の反応性予測システム。
【請求項７】
前記第２データセットの特徴量は、双極子モーメント、原子電荷、振動数、分子軌道の少なくとも１つを含む、
請求項６に記載の反応性予測システム。
【請求項８】
前記量子化学計算を行う計算装置と接続可能な第２インターフェースを備える、
請求項５から請求項７の何れか一項に記載の反応性予測システム。
【請求項９】
前記処理部で予測した活性化自由エネルギーに基づいて、所定の反応条件を提示する反応条件提示部を備える、
請求項１に記載の反応性予測システム。
【請求項１０】
前記反応条件提示部は、前記所定の反応条件として、前記処理部で予測した活性化自由エネルギーのうち、最も活性化自由エネルギーが低いと予想された反応条件を提示する、
請求項９に記載の反応性予測システム。
（【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】
本発明は、反応性予測システム、反応性予測方法に関するものである。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、合成したい目的化合物の複数の合成経路の活性化エネルギーを量子化学計算より得られた化学反応の遷移状態の構造およびエネルギーを含むデータにより活性化エネルギーを計算するとともに、合成したい目的化合物の複数の合成経路の合成経路に対して合成反応に対する収率予測式のデータから合成収率を予測し、前記活性化エネルギーと前記合成収率から合成経路ランキング式を構築し、目的化合物を合成するために最適とされる合成経路をランキングして絞り込んで提案する最適合成経路開発方法が開示されている。
【０００３】
下記特許文献２には、合成の目的化合物に対する複数の合成経路から最適な合成経路を抽出するために、量子化学計算部と、反応機構解析部と、合成経路ランキング部と、を備える演算処理手段と、前記合成経路に係るデータを格納する記憶手段と、を有する合成経路評価システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００８－１５０３３７号公報
特開２０１０－９２５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術では、合成経路の予測のための入力データとして用いている活性化自由エネルギー（ΔＧ
‡
）を量子化学計算から求めている。このΔＧ
‡
は、実測した値ではなくシミュレーションから算出した値であるため、実測値との乖離が大きい。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、従来よりも高い精度で活性化自由エネルギーを予測できる反応性予測システム、反応性予測方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様による反応性予測システムは、測定された活性化自由エネルギーと、前記活性化自由エネルギーが測定された際の反応条件との関係を学習させた学習済みモデルを格納する格納部と、前記学習済みモデルを用いて、入力された反応条件から活性化自由エネルギーを予測する処理部と、を備える。
【０００８】
本発明の第２の態様による反応性予測システムは、本発明の第１の態様による反応性予測システムにおいて、前記測定された活性化自由エネルギーを教師データとし、前記活性化自由エネルギーが測定された際の反応条件を第１データセットとして、前記学習済みモデルを生成する生成部を備える。
【０００９】
本発明の第３の態様による反応性予測システムは、本発明の第２の態様による反応性予測システムにおいて、前記第１データセットの反応条件は、反応物、溶媒、触媒、添加物、試薬、温度、反応時間の少なくとも１つを含む。
【００１０】
本発明の第４の態様による反応性予測システムは、本発明の第１の態様から第３の態様のいずれかによる反応性予測システムにおいて、前記活性化自由エネルギーを測定する測定装置と接続可能な第１インターフェースを備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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