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公開番号2025011248
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2024179841,2023084350
出願日2024-10-15,2018-08-24
発明の名称物性予測システム
出願人株式会社半導体エネルギー研究所
代理人
主分類G16C 20/30 20190101AFI20250116BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】有機化合物の有する物性を誰でも簡便に精度良く予測することが可能な物性予測
方法を提供する。また、有機化合物の有する物性を誰でも簡便に精度良く予測することが
可能な物性予測システムを提供する。
【解決手段】有機化合物の分子構造と物性の相関を学習させる段階と、前記学習の結果を
もとに対象物質の分子構造から目的とする物性値を予測する段階とを有し、前記有機化合
物の分子構造の表記方法として、複数種類のフィンガープリント法を同時に用いる有機化
合物の物性予測方法および物性予測システムを提供する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
情報端末と、データサーバと、を有する物性予測システムであって、
前記情報端末は、入力部と、出力部と、演算部と、を有し、
前記演算部は、
有機化合物の分子構造をフィンガープリント法のＣｉｒｃｕｌａｒ型を用いて第１の数式を生成する第１のステップと、
前記有機化合物の分子構造をフィンガープリント法のＡｔｏｍＰａｉｒ型を用いて第２の数式を生成する第２のステップと、
前記有機化合物の分子構造をフィンガープリント法のＳｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒｅｋｅｙｓ型を用いて第３の数式を生成する第３のステップと、
前記第１の数式と前記第２の数式と前記第３の数式とを連結させて第４の数式を生成する第４のステップと、
前記第４の数式と物性の相関を学習させる第５のステップと、
前記学習の結果をもとに対象物質の分子構造から目的とする物性を予測する第６のステップと、を有し、
前記第１のステップと、前記第２のステップと、前記第３のステップと、は同時に行われる物性予測システム。
続きを表示（約 110 文字）【請求項２】
請求項１において、
前記演算部は、記憶素子を有し、
前記記憶素子は、トランジスタと、容量素子と、を有し、
前記トランジスタは、チャネル形成領域に酸化物半導体を有する物性予測システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の一態様は、有機化合物の物性予測方法および物性予測装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
有機化合物の物性は、古くは目的とする物質を合成し、直接測定することでしか知りえな
かったものであった。しかし、それら特性は当該有機化合物の分子構造により決定するも
のであるため、ある分子構造を有する有機化合物が備える物性がおおよそどのくらいの値
を示すものであるのかは、データの蓄積された昨今であれば、熟練者は目星をつけること
が可能となっている。また、近年では、第１原理シミュレーション理論などを用いて計算
することによっても予測は可能である。
【０００３】
有機化合物を用いた研究や開発においては、必要とされる特性に応じて、対応する物性を
有する有機化合物が選択されて用いられる。そのため、実際に合成することなく、既知物
質や未知の物質から、要求される物性の有機化合物を的確に予測し、選択して用いること
ができれば、開発速度を大きく向上させることができると期待される。
【０００４】
しかし、上述したような的確な予測は誰にでもできるわけではない上に、現状、シミュレ
ーションには膨大なコストや時間がかかってしまう。一方で、候補となる有機化合物は非
常に多く存在するため、誰でも簡単に素早く目的の有機化合物の物性を予測できる方法お
よびシステムが望まれている。
【０００５】
近年、機械学習などの方法を利用して分類、推定、予測などを行う方法が大きな進化を遂
げている。特に、畳み込みニューラルネットワークを用いたディープラーニングによる選
別や予測の性能は大きく向上しており、様々な分野において優れた成果を上げている。し
かし、有機化合物を取り扱う分野において、その構造をコンピュータに齟齬なく理解させ
た上に物性に関連する特徴を的確に抽出することが可能であり、且つ扱いやすい情報量で
ある有機化合物の記述方法は、未だ十分なものが殆ど存在しないのが現状である。そのた
め、有機化合物の物性を、誰でも、簡便に、精度良く予測することができる物性予測方法
およびシステムは未だ実現していない。
【０００６】
特許文献１では、機械学習を用いた新規物質探索方法およびその装置について開示されて
いる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
特開２０１７－９１５２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の一態様では未知の有機化合物の有する物性を誰でも簡便に精度良く予測すること
が可能な物性予測方法を提供することを目的とする。また、および有機化合物の有する物
性を誰でも簡便に精度良く予測することが可能な物性予測システムを提供することを目的
とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様は、有機化合物の分子構造と物性の相関を学習させる段階と、前記学習の
結果をもとに対象物質の分子構造から目的とする物性を予測する段階とを有し、前記有機
化合物の分子構造の表記方法として、複数種類のフィンガープリント法を同時に用いる有
機化合物の物性予測方法である。
【００１０】
また、本発明の他の一態様は、有機化合物の分子構造と物性の相関を学習させる段階と、
前記学習の結果をもとに対象物質の分子構造から目的とする物性を予測する段階とを有し
、前記有機化合物の分子構造の表記方法として、２種類のフィンガープリント法を同時に
用いる有機化合物の物性予測方法である。
（【００１１】以降は省略されています）

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