Masato Sumita 研究室
主宰者:Masato Sumita
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、計算機科学と化学を組み合わせた「分子設計」に取り組んでいます。具体的には、人工知能や機械学習の手法を用いて、まだ合成されていない有用な分子を自動で探索・設計することを目指しています。例えば、光を吸収・放出する蛍光分子や、汚染物質を検知するセンサー分子、優れた物性を持つ高分子材料など、様々な機能性分子の開発を行っています。
手法としては、量子化学計算により分子の性質を予測し、その結果をもとに最適化アルゴリズムで最適な分子構造を探索するという流れが特徴です。さらに、深層学習による生成モデルを用いて、膨大な分子空間から有望な候補を効率的に抽出しています。計算結果と実験を組み合わせることで、実際に合成・評価可能な分子を発見しており、計算化学と実験化学の統合を実現しています。
また本研究室は、こうした計算手法を多くの研究者が使いやすいツール化することも重視しています。複雑な計算プロセスを自動化するソフトウェアを開発し、専門的な知識がない研究者でも分子設計に参加できる環境整備に貢献しています。このように、人工知能技術を化学に取り込むことで、従来は困難だった新規分子の発見を加速させる研究を展開しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(27 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.5c08095
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.6c00213
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.5c00466
- [2025] Determination of Stable Proton Configurations by Black-Box Optimization Using an Ising MachineDOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.4c07104
- DOI: https://doi.org/10.1002/jcc.70017
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.3c06798
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100846
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.3c00764
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevmaterials.7.093804
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- [2023] Interpretable Fragment‐Based Molecule Design with Self‐Learning Entropic Population AnnealingDOI: https://doi.org/10.1002/aisy.202300189
- DOI: https://doi.org/10.1002/wcms.1680
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.3c00127
- [2023] Selective Detection of Toxic C1 Chemicals Using a Hydroxylamine-Based Chemiresistive Sensor ArrayDOI: https://doi.org/10.1021/acssensors.2c02720
- DOI: https://doi.org/10.1080/27660400.2022.2146470
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.2c05922
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00812
- DOI: https://doi.org/10.1080/14686996.2022.2075240
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tetlet.2022.153860
- DOI: https://doi.org/10.1080/14686996.2022.2052180
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.abj3906
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsmedchemlett.1c00439
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.1c00301
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0051902
- DOI: https://doi.org/10.1002/qua.26746
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.1c01685
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.accounts.0c00713
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