抄録
機能性ポリマーの新しい構造を実験で探索するのには限界がある。そこでケモインフォマティクスを利用して材料設計を行うが、新規材料の原料は市販されていないことが多く一般にデータが少ない。本研究ではポリマーを原料分子の記述子と組成比の線形和で表現し回帰モデルに線形モデルを選定することで、39サンプルのポリマーデータからモデル構築した。原料分子の記述子として文献値でなく分子構造に対して計算される分子記述子を使用することで、構造生成にも適用しうるモデルの構築を目指した。構築したモデルを利用して目的物性値に近づけるように原料組成比を最適化し、また、原料の構造生成を行った。フラグメント記述子で原料を表現したため、構造生成にあたりmol2vecを用いてフラグメント記述子の分散表現を活用した。原料組成比を最適化した結果を実際に合成したところデータになかった組み合わせにおいて目的物性値が最も目標値に近づいた。本発表では方法論に焦点を当てて紹介する。
