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AI分子生成による有機分子ハイスループット仮想スクリーニングの最前線

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開催概要

材料開発の現場では、製品の高性能化や複雑なトレードオフを打開するために、「未知の分子構造」をゼロから設計し、合成する必要が生じる場面が少なくありません。創薬、農薬、有機エレクトロニクスなど幅広い分野において、「いかに効率よく新規合成を行うか」は長年の重要課題であり、多くの試行錯誤が積み重ねられてきました。

こうした新規合成を伴う材料探索において、高コストな検討プロセスを段階的に分解し、コンピュータ上での探索を高速化・高度化する「ハイスループット仮想スクリーニング」は、有力なアプローチとして注目されています。

本セミナーでは、新規合成が必要な有機化合物を対象としたハイスループット仮想スクリーニングについて、具体的な事例を交えながら、その有効性と実践的な活用方法をご紹介します。

  1. 高コストな検討を「分解」して効率化する戦略ハイスループットスクリーニングの基本となる、検討プロセスを段階的に分解することで研究開発を加速・効率化する考え方を解説します。
  2. 3段階のハイブリッド・スクリーニング「機械学習」「シミュレーション」「実験」の3つの評価フェーズを戦略的に組み合わせ、効率的に有望な構造を探索するプロセスを紹介します。

「合成可能性」を最優先した設計枠組み

新規合成における最大の課題である「作れるかどうか」に着目し、合成可能性を最大限に高めた分子を生成・選定するための最新アプローチを解説します。

参加費用

無料

コンテンツ

  • はじめに
  • 登壇者より講演:40分
  • 質疑応答:20分

講演内容

  • 新規合成に関する高コストな検討を分解して効率化する戦略
  • シミュレーション×機械学習による段階的なスクリーニング
  • 合成可能性を考慮した分子設計の枠組み
  • ハイスループット仮想スクリーニングの研究事例紹介

※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。

登壇者

吉田 拓未さんのプロフィール写真

吉田 拓未

Takumi Yoshida

MI-6株式会社データサイエンティスト

名古屋工業大学大学院工学研究科修了。大学・大学院では有機化合物の物性予測や生成モデルに関する研究を行う。現職ではデータサイエンス部にて、分子生成を中心にHands-on MI®プロジェクトにおける解析実務を多数担当。

対象者

  • 既存の経験則や試行錯誤による新規分子探索に限界を感じている方
  • MIやシミュレーション結果を、新規合成・実験へ繋ぐプロセスに課題を感じている方

申し込み締め切り

2026年5月20日(水)14:00

※申込が多数あった場合は事前に締め切らせていただく可能性がございます

問い合わせ先

※ご登録いただくメールアドレスに、開催前日の参加者の確定を目処に事前案内のメールをお送りします。 迷惑メールの設定や、メールアドレス記載の誤りによって、ご案内ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご確認お願いいたします。

※同業他社企業のお申し込みはお断りしております。

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