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翻訳アルゴリズムで化学反応を予測、IBMの研究者が発表

有機化学を原子や分子ではなく、単語や文と考えることで、人工知能(AI)アルゴリズムを用いて化学反応を予測する方法が発見された。(MIT Technology Review12月6日)

話をまとめると、AIに39万5千の化学反応を勉強させ未知の化学反応を予測できるようにしたということです。そして、実際にこのシステムに特許データベース中の反応を予測させたところ、他のシステムよりも第一候補の正解率が80.3%と他の方法よりも6%ほど高い結果となったそうです。

この結果の特徴は機械翻訳でよく使われるニューラルネットワークを用いたことで、化学反応を言語のように処理していることです。具体的には、

  1. 合成化学的に正しい反応を予想をするためのSMILESの文法
  2. 分子構造の傾向
  3. 原料、反応剤の反応部位

といったような三つの内容について学習させました。これは人間が有機化学を学ぶ時と同じで、人間のようと同じ方法で反応を予測していると考えられます。

今後の展望として、

  • 正解率を90%以上にする。
  • 有機合成化学の分野別に反応予測を最適化させる。
  • システムに関しては化学構造だけでなく、温度や溶媒。pHなども予測のファクターに取り込む
  • 特許のデータベースだけでなく、より多くの有機化学反応を学習させる。
  • ビジネスの観点からクラウドサービスにして誰もが使えるサービスにする。

といったようなことを計画しているそうです。また、AIは完全ではないため化学者のフォローアップが必要で、このシステムが有機化学者にとって代わるのではなく助けるために作ったと論文を執筆した研究者の一人であるテオドロ・ライーノ博士はコメントしています。

AIによる化学反応の予測というトピックについて全然知りませんでしたが、論文中では最近の研究結果を多く引用していて、ホットなトピックであることがわかります。ScifinderとReaxysには多くの反応がデータベース化されているのでこれらとコラボすれば、すべての反応を網羅できると個人的には思います。またこの研究者のコメントには一安心ですが、このようなツールが発達すると研究が効率的に進められる一方、合成反応をよく勉強しなくても新規合成や反応開発できるようになってしまい、学生の考察力が低下するのではないかと私は危惧しています。Googleに聞けば学生実験の答えが出る時代から、AIに聞けば思い通りの分子が合成できる時代になるかもしれません。

 

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Zeolinite

Zeolinite

企業の研究員です。最近、合成の仕事が無くてストレスが溜まっています。

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