文部科学省科学研究費助成事業「学術変革研究A: デジタル化による高度精密有機合成の新展開」

情報科学を駆動に、実験科学によって新原理を精査し、有機合成化学分野のさらなる発展を目指します。

情報科学を駆動に、実験科学によって新原理を精査し、有機合成化学分野のさらなる発展を目指します。

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有機合成化学に破壊的イノベーションを

情報科学を駆動に、実験科学によって新原理を精査し、有機合成化学分野のさらなる発展を目指す。

BACKGROUND
MISSON
VISON

BACKGROUND

デジタル化という大きな変革の波が有機合成化学にも

有機合成化学は日本のお家芸ともいえる学問領域であり、日本が世界を牽引してきた。しかし、従来型のセレンディピティーや膨大なトライアル&エラーに依存する研究アプローチには限界がある。このような状況の中、この有機合成化学の分野にデジタル化という大きな変革の波が押し寄せている。
現在、様々な分野で人工知能(AI)の技術に期待が寄せられ、特に生命科学や材料科学などの分野でその取り組みが加速し、大きな成果を挙げている。有機合成化学の分野でも、反応条件最適化や合成経路探索などへの機械学習の利用が進められつつあるものの限定的であり、いまだ未発達である。これは、有機合成研究におけるデータの量と質に関わる問題の他に、有機合成の多様性に現在の機械学習の手法・特徴量が十分に対応できていないためである。
本領域研究では、有機合成化学と情報科学の融合に関する意見交換を重ね、ニューラルネットワークを利用した機械学習研究のトップランナーを班員に加え、異分野融合による学術体系の変革・転換・先導を目的として、有機合成化学と情報科学の専門家を計画班員とする「デジタル有機合成」学術変革領域研究を企画した。

MISSON

有機合成の多様性に対応した独自のデジタル化プラットフォームを構築する

現代の最先端の有機合成研究においても、膨大な数の実験と解析を積み重ねる“実験科学”を主体に研究を行っている。近年になって、計算機の飛躍的な性能向上によって量子化学計算が普及したことで、“実験化学者自身”が“日常の研究生活”の中で計算科学を利用し、研究効率の向上に活かす研究環境が整ってきた。
本領域研究は、ここにインフォマティクス(情報科学)を徹底的に活用する「デジタル有機合成プラットフォーム」を構築することで、有機合成化学者の機械学習に対する環境的・心理的壁を取り除き、実験科学者が日常的に人工知能(AI)・機械学習(ML)を使いこなして研究に活用する21世紀型の研究環境への変革を目指すものである。

VISON

破壊的なイノベーションが生まれる

本領域研究のMissionを領域研究期間内に達成するために、本領域研究はA01班(反応制御の深化)、A02班(合成手法の深化)、A03班(AI 手法の深化)の3班体制とし、実験科学のA01班・A02班と情報科学のA03班との異分野融合を推進する。
本領域研究の円滑な実施のために、総括班は戦略的研究目標の設定、研究計画の立案、機能的連携体制の構築を行うとともに、以下の担当部署を設置して、班間の連携強化や次世代を担う若手研究者の育成に取り組む。
◯連携担当:班間の有機的な連携体制を築くため、班内・班間・計画班⇄公募班連携をきめ細かく支援する。また、有機化学者へのAI教育と情報科学者への有機化学教育も主導し、異分野研究を直接学べる環境を整える。
◯広報担当:領域研究の成果を国内外の研究者に広く情報発信する。また、公開シンポジウムを毎年1~2回、国際シンポジウムを年1回開催予定であり、広報担当を中心に企画・運営を行う。
◯若手・女性育成担当:本異分野融合研究の次世代を担う若手研究者と女性研究者の育成のために支援活動を行う。これまで実験に偏りがちだった研究環境を、本領域研究の推進で理論・情報の比率を高め、有機化学研究の働き方改革を行うことで、様々な制約のために未就労状態に置かれている有用な人材の登用につなげる。
◯情報管理担当:秘匿性に配慮した上でデータを一元管理するデジタル反応プラットフォームを構築し、さらにその適正な管理・運営も行う。

RESEARCH研究組織

領域代表者は、以下のビジョンで、本領域研究を強力に運営・推進し、本研究領域をわが国において確固たるものにし、他の追随を許さない地位を5年の研究期間内に築くために、以下の3班体制で研究を推進する。
本領域研究は、実験科学のA01・02班と、情報科学のA03班の異分野融合であり、その連携の肝は、お互いにwin-winの関係であることである。A03班はA01・02班の研究加速を支援し、A01・02班はA03班の設計・提案を、実験で検証・実証することで、お互いに大きなメリットが生まれる。計画班と公募班合わせて50以上の研究グループが加わった研究体制は、有機化学の多様性と機械学習に必要なデータ量をカバーするために必要だと考えており、この体制で「革新反応と革新分子の創出を超加速化」を目指す。

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