研究拠点群形成プロジェクト深層学習の予測に基づいた新規機能性化合物創成と検証

本研究プロジェクトでは、深層学習(ディープラーニング)を用いた計算化学・有機合成化学・機能性評価の融合により、機能性分子の設計~検証までを一括して実現するイノベーションサイクル創出のための研究拠点形成を行っています。研究概要

  • 1 山口大学研究拠点群形成プロジェクト及び、本研究プロジェクトについてご覧頂けます。
  • 2 こちらから、本研究プロジェクトの研究概要リーフレットのダウンロードができます。

機能分子創成研究会が開催

(2019.01.09)
平成31年1月9日(14:30~17:40)に機能分子創成研究会が開催されました。

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第41回ケモインフォマティクス討論会にて研究発表

(2018.10.28)
平成30年10月26日開催の「第41回ケモインフォマティクス討論会」(熊本)において、【計算・創薬グループ】【光グループ】【合成グループ】の3チーム合同の研究成果である「深層学習(GCNN)による色素系増感剤のモデル化と性能予測」の発表を行いました。

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深層学習とは?

本研究プロジェクトで用いる深層学習について

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研究実施体制

本研究プロジェクトの実施体制

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研究概要

深層学習の予測に基づいた新規機能性化合物創成法

本プロジェクトの特徴は、多くの実験事実を多層構造のニューラルネットワークを用いて機械学習(ディープラーニング、深層学習)させ、得られた結果を用いて機能性分子の探索や創薬を行うことである。単に既知のデータを用いた深層学習により予測するだけではなく、それらを実際に合成しそれらの機能を科学計測またはバイオアッセイにより評価する。これにより「機能分子創成イノベーションサイクル」を創り出す。