Philippe Gantzer 研究室

当研究室は、コンピュータを用いて分子の性質を予測し、新しい化学反応や物質設計を効率化する研究に取り組んでいます。研究の中心は、分子の構造情報から その物理化学的性質を数値予測する定量的構造活性相関（QSPR）モデリング、および大規模な化学反応ネットワークの解析にあります。分子の形や原子配置に関する特徴量（記述子）を計算し、機械学習によって予測精度の高いモデルを構築することで、実験に頼らず化学プロセスを理解・設計することを目指しています。 方法論として、複数のツールとアプローチを開発・統合しています。分子記述子の自動計算、機械学習モデルの最適化、予測を一つのプラットフォーム上で実行できるシステムを構築し、利用者が容易に扱えるようにしています。また、触媒反応の反応経路探索には、計算化学の手法と神経網ポテンシャル（機械学習を用いた高速な力場）を組み合わせることで、通常は膨大な計算時間を要する反応解析を加速しています。さらに、複雑な反応ネットワークを二次元マップ上に可視化する化学地図作成法により、数十万規模の分子構造データから有用な知見を抽出できる技術も開発しています。 これらの研究を通じて、有機合成計画の自動化や新規触媒の合理的設計といった、実際の化学問題への応用を実現しようとしています。