IBM Research

AI分子デザインが拓く
これからのマテリアル・デザイン
日本IBM 東京基礎研究所 武田征士
実践データ駆動科学オンラインセミナー
23 August, 2021

Self Introduction
武田 征士(Takeda, Seiji)
2010年

応用量子光学（レーザ物理）で博士号取得 @ 慶應義塾大学大学院

2011-2012 年

特任助教 （慶應）・客員研究員（Ecole Centrale Lyon)

2012年

日本 IBM 中途入社（東京基礎研究所）
光インターコネクト、シリコンフォトニクスの研究開発に従事

2014年

Material Discovery プロジェクト立ち上げ

2015-2021 年

IBM Research グローバルチームにて、Material Discoveryの戦略立案・プロジェクト推進

Seiji Takeda@SeijiTkd

3000
196

6 Nobel Laureates
10 Medals of Technology
5 National Medals of Science
6 Turing Awards

Researchers

Locations

DublinAlmaden

AlbanyYorktown

Warrington
ZurichCambridge

Beijing
Haifa

DelhiTokyoShin-Kawasaki

Bangalore
Nairobi

Continents

Rio de Janeiro
Sao PauloSingapore

Johannesburg
Melbourne(1) Future of Computing, Accelerated Discovery(2) AIによる分子デザイン手法(3) IBM 東京基礎研究所の分子デザイン技術- 手法概要- 事例紹介(4) これからのマテリアル・デザイン – AIと人の共創(1) Future of Computing, Accelerated Discovery(2) AIによる分子デザイン手法(3) IBM 東京基礎研究所の分子デザイン技術- 手法概要- 事例紹介(4) これからのマテリアル・デザイン – AIと人の共創5 in 5

持続可能な未来を実現するために新たな材料の発見プロ
セスを加速
https://www.ibm.com/blogs/think/jp-ja/ibm-5in-5-acceleratingprocess-of-discovery/

IBM Research
気候変動を緩和するために、二酸化炭素を回収し、有用なものに変える

炭素排出を削減しながら、増加する人口を養うため、母なる大地をモデリングする

世界を見直さなければならなくなる前に、バッテリーを再考する

持続可能な材料や製品を開発し、持続可能な地球を実現する

より健康な未来のために、過去から学ぶ

Accelerated Material Discovery は材料開発による持続的な世界の実現を目指します© 2021 IBM Corporation

7

科学的発見には多くの時間がかかります
１つの新しい材料を発見するのに、10-100億円以上の投資と約10年間の歳月がかかります© 2021 IBM Corporation8科学は、「発見の加速」の時代へと移りつつあります
スピード、自動化、規模の拡大

計算的科学

理論的科学

経験的科学

第２のパラダイム

第１のパラダイム

ビッグデータによる科学(Kepler, 1600 – 1619)

Hypothesize

ellipseQuestion
Today: AI-transformation in science"

AI!
Theorize
天体観測• 観察• 実験© 2021 IBM Corporation!!
""

=$Sun

1600s

Hypothesize

Accelerated
ScientificMethod
ReportTest

Assess

TestMars• 科学法則• 天文学、物理、化学
生物学

Study

第４のパラダイム

Drug design anddiscovery

ケプラーの法則
Observe

第３のパラダイム

AcceleratedDiscovery

Big data• シミュレーション• 分子動力学• 機械的モデル
1950s• ビッグデータ、機械学習• パターン、異常検知
• 可視化
2000s

• 大規模な科学的知識• AIによる仮説生成• 自動検証2020s

9１つの新しい材料を発見するのに、10-100億円以上の投資と約10年間の歳月がかかります

時間とコストの両面において90%の削減を目指します© 2021 IBM Corporation10

© 2021 IBM Corporation11

スーパーコンピュータ

量子コンピュータ

人工知能

ハイブリッドクラウド© 2021 IBM Corporation

12

Future of Computing
Accelerated Discovery for Materials

IBM Research

1,000倍高速なスクリーニング

10–100倍高速な数値シミュレーション

10-100倍高速なデザイン

100倍高速な
実験合成

ディープサーチ

AI強化シミュレーション

生成モデル

自動実験

文献内の非構造化
データから情報を抽出

シミュレーションによる数値データの取得

材料構造デザインにおける創造性の拡張

クラウド上で完結する
実験プロセス

すべてのプロセスは、オンプレミス、クラウド、HPC、AI、量子コンピュータをふくむハイブリッドクラウド上で動作しますMolecular design is a key technology across broad material
domains
Polymer

Drug

Electronic device

FibersCatalyst

Food ingredients原子の組合せには、ほぼ無限の可能性があります

!60

10 ~

AI-driven Molecular Design
Today’s total lead time to develop new material is 10-20 years.

••

Trial-and-error process by human expert’s knowledge, experience, and intuition.
The variety of design is limited by expert’s unconscious bias.

• Small amount• Domain-specificExpert’s knowledge…

• Reduce Cycle• Reduce Cost
• Increase Design Freedom

Material DB• Large amount• Across domains

Generative Model

Human expert
ManualDesignFeedback
Material structure

Feedback

Human expert

AI-driven
DesignMaterial structure
DO NOT DISTRIBUTEAIによる分子デザインに求められるもの
基本性能：所望の性質を持つ分子構造（および配合比など）を、高速かつ多岐にわたり、自動でデザインする機能
デザイン・スペック

分子の妥当性モデルの透明性

データのマルチモダリティ-デザイン速度-構造の多様性- 安定性・合成コスト- 分野固有の妥当性- 原子単位での微調整- モデルの解釈可能性- 分子グラフ- 画像(X線イメージ, etc.)- スペクトル構造デザイン以外の処理利用の簡便性- 分野固有の構造処理- ワークフロー設計- 低いAI学習コスト- ユーザインターフェース17

AIによる分子デザインの基本コンセプト••

分子から物性値を予測するモデルを作成
そのモデルを元に、様々な生成アルゴリズムを用いてデザイン

エンコード• SMILES : CN1C=NC2=C1C(=O)N…
• Graph : Nodes, Edges• Image : 2D images

物性値 : y特徴ベクトル : x

分子構造(10058200235234…)
x3

デコード

予測

f (x)

x2x１

サンプリング• 融点：235 ℃• logP : 3.5...

DNN以外のAIおよび古典的手法

Deep Neural Network (DNN)による手法

分子グラフを直接操作するため、デザイン過程の解釈性が高く、微調整が可能。
スピードがやや遅い。部分構造情報なので予測精度高くない。

SMILESや分子グラフをデザインする生成モデル。
事前学習が必要かつ、構造の微調整が難しい。
スピード速い、生情報扱うので予測精度高い可能性。

- バーチャル・スクリーニング- 進化的アルゴリズム- 分子グラフの逆問題…

- 変分オートエンコーダ(VAE)- 敵対的生成ネットワーク (GAN)- トランスフォーマー…

SMILESc1ccccc1C(=O)N18

(1) Future of Computing, Accelerated Discovery(2) AIによる分子デザイン手法(3) IBM 東京基礎研究所の分子デザイン技術- 手法概要- 事例紹介(4) これからのマテリアル・デザイン – AIと人の共創グラフ理論を元にした分子生成アルゴリズム••与えられたグラフリソースを、漏れなく・重複なく連結部分構造や原子数の制約を導入可能グラフリソース（building block)• 原子: C, O, N, F ...
• リング: c1ccccc1, C1CCCC1, ...
• グラフ: *C(C)=O, *C(*)CO

カノニカル生成パス

特徴ベクトル
グラフ延伸の基点

特徴ベクトル

Reference for the fundamental algorithm• B. D. McKay, “Isomorph-free exhaustive generation”, Journal of Algorithms, 26 (1998) 306-324.
• S. G. Hartke and A. Radcliffe. “Mckay’s canonical graph labeling algorithm”, In Communicating Mathematics,
479, 99–111. American Mathematical Society, 2009.

固定特徴ベクトル• ユーザー定義特徴量…
動的特徴ベクトル• 原子数• 部分構造数• リング数…

20

グラフ理論を元にした分子生成アルゴリズム
物性値(2) 物性値予測- 機械学習モデル- DNNモデル(3) 構造生成

Tmelt = 43℃

目標物性値

Tmelt = 52℃

Tmelt = 50 ℃

Tmelt = 28℃

グラフリソース...

...

•原子: C, O, N, F ...
•リング: c1ccccc1,...
•グラフ: *C(C)=O, *C(*)CO...

(1) 特徴エンコード- 部分構造カウント- フィンガープリント- DNN抽出

特徴空間...

(4) オンラインフィルタリング
User-defined structural filters
1<= # of *C(=O)O <=3, ..

Pre-defined structural filters
Forbid C#CO, C=C=O, …
21

事例紹介

フォトレジスト材料
IBM Project Photoresist

https://www.research.ibm.com/
science/photoresist/

食品（糖質）

https://tabrasa.jp/analytics

炭酸ガス分離ポリマー薄膜

https://research.ibm.com/blog/carbon-capture-separation-storage

22半導体プロセス用の材料（フォトレジスト）デザイン•

微細配線パターン形成に必要なフォトレジスト内に含まれるPAG（光酸発生剤）は、その毒性ゆえに近年、環境規制の対象とされています。

• Research website (Project Photoresist) https://www.research.ibm.com/science/photoresist/• THINK Blog Japan 「ガジェットをより持続可能にする材料を発見」
https://www.ibm.com/blogs/think/jp-ja/accelerated-discovery-sustainable-pags/© 2021 IBM Corporation23

ターゲット設定・データ取得(1) 5つの目標物性値にフォーカス

minmax- LogWS (水溶性)-5-1- LogP (脂溶性)14- BioDeg_LogHalfLife (生分解性)

02- CATMOS_LD50 (毒性)

2000

5000

- Energy_gap (HOMO-LUMO エネルギー差)

4.43

6.53(2) Deep SearchによりUS特許文献からデータ抽出

A typical structure of a cation of ionic PAG(3) AI強化シミュレーションにより、Energy gapなど不足情報を補完© 2021 IBM Corporation24

分子構造のデザイン
データ取得から合成まで数年かかるフォトレジスト材料の発見が、半年間に短縮されました•••

約 3,000 種類 の多様性に富んだPAG構造が、高速にデザインされました。
1分子/7秒 の速度でデザイン – 数日間かかる初期構造デザインプロセスを10-100倍程度短縮。
デザインされたPAG分子は、RoboRXNにて合成されました。

MolGX の画面デザインされたPAG構造の例
RoboRXN© 2021 IBM Corporation25

CO2分離用ポリマー薄膜のデザイン #1
高い選択性 (selectivity) と透過性(permeability) をもつCO2の分離において、ポリマー薄膜をデザインしました。

なぜポリマー薄膜なのか？
• 保管や取り扱いが簡単で、危険性が低い• 自身は化学反応をしない、シンプルな passiveoperation• SOx や NOx への耐性が高い• 燃焼後回収（Post Combustion Process)に適している

Extract polymer structures frombooks and journals

Calculate properties(SMILES vs. properties)

Extract features and encode features

Build ML model and predictproperties• PCO2 > 1e3 Barrer• SCO2/N2 = 18
• Tg > 490 K
Review and get feedback fromexperts

Perform physical validation

Do graph search, estimate features,
generate structures• Td,1/2 > 590 K
Define target properties

CO2分離用ポリマー薄膜のデザイン #2
目標物性値• CO2透過率 : PCO2 > 103 Barrer• CO2/N2 選択率 : SCO2/N2 > 18
• ガラス転移点 : Tg > 490 K• 熱分解温度 : Td,1/2 > 590 K

Robeson upper bound (2008)

Predicted result

CPDMD result

新規に生成された構造(~ 500 個)

1000 CO2 molecules
ΔP = 49 atm, T = 320 K

糖構造、色素構造• 狙った融点をもつ糖構造、２色比をもつ色素構造の設計について動作が確認されました。
• 人間の専門家と比較して、数10倍の構造デザイン速度、より豊かな構造バリエーションが実証されました。
• 長瀬産業様の材料発見プラットフォーム
TABRASAのコアエンジンとして採用頂きました。

S. Takeda et al. “Molecular Inverse-Design Platform for Material Industries”, KDD 2020.

(1) Future of Computing, Accelerated Discovery(2) AIによる分子デザイン手法(3) IBM 東京基礎研究所の分子デザイン技術- 手法概要- 事例紹介(4) これからのマテリアル・デザイン – AIと人の共創IBM Molecule Generation Experience (MolGX)
Webアプリ体験版
https://molgx.draco.res.ibm.com
IBMのAI分子生成モデルを、誰もがシンプルなユーザーインターフェースにより体験できるWebアプリケーションです。

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次世代のマテリアルデザインは、人同士、人とAI・コンピュータの協力によって成立します
人とAIの協力•••

学習すべきデータの選定
ターゲット（構造・物性値）の設定
っf- 分子構造のどの部分をデザインするか？
- 実験条件・配合比は入れるか？
…
結果のレビュー、モデルへのフィードバック- 物性値予測の精度- 構造の制約を導入…

© 2021 IBM Corporation

材料分野のオープンイノベーション環境•

データベース- 共有・検索可能なフォーマット統一…

•MIツールの共有- オープンソース・APIの共有- データ可視化・GUIの整備…

•

成果・手法の透明化- 異分野のデータ・手法の取り込み…

31

© 2021 IBM Corporation32