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公開番号2024102122
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-30
出願番号2024068187,2021540953
出願日2024-04-19,2020-08-18
発明の名称化学構造発生装置、化学構造発生プログラム、及び化学構造発生方法
出願人JSR株式会社
代理人弁理士法人虎ノ門知的財産事務所
主分類G16C 20/00 20190101AFI20240723BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な分子構造を効率的に発生させる化学構造発生装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】化学構造発生装置1において、発生機能100aは、1以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、1以上の化合物からなる生成物リストを生成する。制御機能100bは、生成物リストを新たな反応物リストとして発生部に与えるとともに、反応物リストと生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて発生機能100aに新たな生成物リストを生成させる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する発生部と、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして前記発生部に与えるとともに、前記反応物リストと前記生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて前記発生部に新たな生成物リストを生成させる制御部とを備える、化学構造発生装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記発生部は、前記反応物リストから、１以上の化合物を抽出し、前記化学反応リストから、前記１以上の化合物が反応物になるような化学反応を抽出し、前記化学反応の生成物を前記１以上の化合物からなる生成物リストに追加する、請求項１に記載の化学構造発生装置。
【請求項３】
前記発生部は、生成される前記生成物リストから除外される生成物、又は前記化学反応リストから除外される化学反応を定める規則である禁止規則に更に基づいて、前記生成物リストを生成する、請求項１又は２に記載の化学構造発生装置。
【請求項４】
前記発生部は、前記生成物リストの候補となる化合物が、以前に生成された生成物リストの中に含まれているか否かを判定し、前記候補となる化合物が、以前に生成された生成物リストの中に含まれていると判定した場合、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めない、請求項１～３のいずれか一つに記載の化学構造発生装置。
【請求項５】
前記反応物のそれぞれには、情報が対応づけられ、
前記発生部は、前記生成物リストの候補となる化合物を生成する際に、前記候補となる化合物それぞれに対応する情報を更に算出し、算出した前記情報に基づいて、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めるか否かを決定する、請求項１～４のいずれか一つに記載の化学構造発生装置。
【請求項６】
前記反応物のそれぞれに対応づけられる前記情報は、数値情報である、請求項５に記載の化学構造発生装置。
【請求項７】
前記反応物のそれぞれに対応づけられる前記数値情報は、前記反応物のそれぞれの生成物としてのコストを表す情報であり、
前記発生部は、前記候補となる化合物それぞれに対応する数値情報を、当該候補となる化合物の原料となる前記反応物のコストと、当該反応物から当該候補となる化合物を生成する化学反応に係るコストとの和を用いて生成する、請求項６に記載の化学構造発生装置。
【請求項８】
前記反応物のそれぞれには、数値情報が対応づけられ、
前記発生部は、前記数値情報に基づく優先順位に従って、前記生成物リストの候補を発生させる、請求項１～４のいずれか一つに記載の化学構造発生装置。
【請求項９】
前記反応物のそれぞれには、前記反応物のコストを表す情報が対応づけられ、
前記発生部は、前記反応物のコストを表す情報に基づいて、前記生成物リストの候補となる化合物のコストを算出し、算出した前記生成物リストの候補となる化合物のコストを予め設定された閾値と比較し、
前記コストが前記閾値を上回る場合、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めない、請求項５又は６に記載の化学構造発生装置。
【請求項１０】
前記反応物リストは、化合物を選択しない操作を、要素として含み、
前記発生部は、前記反応物リストから、化合物の抽出に代えて前記要素を抽出することで、前記要素を抽出しなかった時と比較して少ない個数の反応物に係る化学反応により得られる化合物を前記生成物リストに追加する、請求項１～９のいずれか一つに記載の化学構造発生装置。
（【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、化学構造発生装置、化学構造発生プログラム、及び化学構造発生方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
コンピューターシミュレーションを用いて、機械学習により有用な性質をもつ分子を設計する方法に興味が持たれている。一例として、まず学習フェーズにおいて学習用のデータセットを用いて例えば深層学習等の機械学習により学習済モデルを生成し、続いて実行フェーズにおいて、学習フェーズにおいて生成された学習済モデルを用いて、例えば物性値の予測や、所望の物性を有する分子の探索を行う。
【０００３】
ここで、例えば深層学習等の機械学習を行うためには大量の学習用データ（訓練データ）が必要になることから、質の良い学習用データをどのように効率よく生成するかが重要となる。このような観点から、機械学習の学習用データとして用いることが適切であるような分子の構造を自動的に発生させる化学構造発生装置が重要となる。
【０００４】
ここで、原子数に対して可能な分子構造の数は、原子数が増大するにしたがって指数関数的に増大し、組み合わせ爆発がおこるため、候補となる分子の構造を網羅的に発生させるのは現実的には不可能である。加えて、利用可能な分子、すなわち、実際に安定に存在し、商業的に利用可能な分子の数の、ありうる分子構造の数に対する比は、原子数が増加すると急激に減少する。機械学習を行う上で、商業的に利用可能ではない分子構造を多数含む学習用データを用いることは時間的にも経済的にも極めて非効率的である。従って、商業的に利用可能であり価値の高い分子だけを効率的に発生させることのできる化学構造発生装置が望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
国際公開第９５０１６０６号
米国特許出願公開第２０１８／０９６１００号明細書
特開２００１－０５８９６２号公報
国際公開第９７３６２５２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な分子構造を効率的に発生させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る化学構造発生装置は、発生部と、制御部とを備える。発生部は、１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する。制御部は、生成物リストを新たな反応物リストとして発生部に与えるとともに、反応物リストと生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて発生部に新たな生成物リストを生成させる。
【０００８】
また、本発明に係る化学構造発生プログラムは、１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する処理と、生成物リストを新たな反応物リストとして与える処理と、反応物リストと生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行う処理と新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させる処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。
【０００９】
また、本発明に係る化学構造発生方法は、化学構造発生装置により実行される化学構造発生方法であって、１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成し、生成物リストを新たな反応物リストとして与え、反応物リストと生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させる方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な分子構造を効率的に発生させることができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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