Pavel Sidorov 研究室

主宰者：Pavel Sidorov
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、化学化合物の構造と物理・化学的性質の関係を機械学習により解析・予測する研究を進めています。具体的には、分子の構造情報をコンピュータが理解しやすい数値データ（記述子）に変換し、これを用いて様々な分子特性や反応特性を予測するモデルを構築しています。例えば、光応答性分子の吸収波長や熱安定性、不斉触媒の選択性、液体クロマトグラフィーでの保持時間といった多岐にわたる性質を対象としており、これらの予測により新規物質設計や触媒開発の効率化を目指しています。 手法としては、分子の 2 次元構造や複数の立体配座を記述子で表現し、機械学習アルゴリズムを適用します。特に、フラグメント記述子と呼ばれる部分構造情報に着目した手法を開発し、従来の量子化学計算に比べて低コストで高い予測精度を達成することを目指しています。また、複数のモデルを組み合わせたアンサンブル学習やニューラルネットワークなど、様々な機械学習手法を活用しています。 さらに、これらのモデリング手法を活用するための基盤整備も進めており、化学反応データの統一・整理、原子の対応関係の自動決定、反応データベースの構築・管理といった研究開発を行っています。これらの成果は Python プラットフォームなどのソフトウェアとして公開されており、化学研究全般における計算機活用の拡大に貢献しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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