放射光分析×DXによる化学イノベーション

機械学習を活用した
新規MOFの探索
田中大輔
関西学院大学 理学部 化学科

金属-有機構造体 (MOF)

金属イオン
自己組織化

O2C-

CO2N
N

橋かけ有機配位子

配位結合

金属-有機構造体
Metal Organic Frameworks

MOF

Crystal Structure

ガス貯蔵（水素貯蔵＝燃料電池）
分離（温暖化ガスの除去）
イオン伝導（電池）、触媒 などなど

Cu2+ + bpy + SiF62-

目次
データ科学の知見を活用した
金属‐有機構造体（MOF）の探索
１．新規MOFの合成条件探索
２．狙った物性の実現

新規MOFの探索における課題
反応条件

金属、配位子
溶媒 温度、濃度….
無限の組み合わせ

反応中= Black Box

反応後

✅予想困難
✅勘と経験
✅Try＆Error

新規MOF合成における課題

結晶か大量の試行錯誤実験が必要（単）結晶ができるまでひたすら実験、実験
先の見えない辛い条件検討が必須

機械学習の手法を用いることで、失敗実験から情報を抽出できないか？

6

順問題と逆問題
入力
金属の種類 Metal
配位子の種類 Ligand
温度 T
溶媒の種類 Solv
金属濃度 MM
配位子濃度 ML

出力
MOF-A or MOF-B or ・・・・・・・・・・

f(Metal, Ligand, T, Solv, MM, ML・・・・・) = MOF-Xという関数だと考えることができる。

順問題と逆問題
実際には…
ある反応条件の組み合わせではMOF-Aができて別の反応条件の組み合わせではMOF-Bができてまた別の反応条件の組み合わせではMOF-Aができてまたまた別の反応条件の組み合わせではMOF-Cができて・・・・

データ科学の場合

入力
x1, x2, x3・・・

関数f(x) ?

原子座標

出力y
分子の性質

入力と出力の大量のデータから関数の形を予測する問題

逆問題
データ科学は逆問題を取り扱うことが得意（教師あり学習）＝関数の形が分かれば結晶化メカニズムを推測できる

本研究で実施した実験
N

HSAg+ / Solv1
Ag(NO3) or CF3COOAg
a mM+NSH
N/ Solv2SH？

温度
加熱時間

得られた全ての粉末のX線回折測定（XRPD)

H3ttc or Na3ttc: b mM・・・・・・・～～～～

Ag+濃度(a)と溶媒(Solv1) H3ttc濃度(b)と溶媒(Solv2)
温度
加熱時間 添加剤etc.
水
水
3mM
1.6mM
DMSO
45℃
48h
DMSO ×× アセトニトリル×××アセトニトリル
×
DMF
300mM
130℃
200mM
108h
DMF
アセトン

326条件を試しても、泥のような粉末が沈殿として得られただけ
10失敗実験から得られた知見
用いた添加剤（モジュレーター）

実験結果得られたPXRDパターンの例

系統的な合成を「しなかった」ので、どのパラメータが実験結果にどう影響をしたのか解釈不能
PXRDは混合物のため、人間が解釈することが困難得られたデータ
複雑な混合物で解釈が困難なPXRD
326通りの それに紐づいた合成条件

01020302θ(deg.)

機械学習を活用して有用な情報が抽出できないか？

405011機械学習を使おう！
326通りの実験条件とXRPDパターンのデータセットが得られた②XRPDパターンを目的変数として決定木作成①XRPDパターンの分類（クラスタリング解析）
326通りのパターン②合成条件とXRPDの相関を解析

・・・・・
01020

①XRPD
分類302θ(deg.)

4050

100℃ >
9>

XRPD１

pH

100℃ <
反応温度
金属 / 配位子比
3>
3<
9<

２３４12

XRPDパターンの自動分類
統合粉末Ｘ線解析ソフトウェア PDXL（Rigaku)によるクラスタリング分析

ソフトウェア上

人間の目で確認

最終的に5つの分類とした
自動的に生成物を分類することが可能

XRPDの分類
Ag2Sと一致低結晶性未知相１（目的物）
未知相2（目的物）

分類不能

1020302θ / °分かったこと硫化銀（AgS）のピーク（1番）がいくつかの条件で発生（配位子が分解してH2Sが発生？）

405014

実験データの解釈
目的変数: 結果に対応する因子 （生成物）
説明変数: 原因に対応する因子 （合成条件）
目的変数はPXRDパターンの各分類グループ（未知相1, 未知相2, 低結晶性相, Ag2S, 不純物相）
説明変数は合成条件
濃度, 溶媒，加熱温度，反応容器，加熱時間，混合比・・・
目的変数と説明変数を使って決定木で解析を行う

決定木学習 ゼオライトの幾何構造と合成条件の相関を解析
今回、新規MOFの合成条件探索に応用
T. Okubo et.al., Nat. Commun. 2019, 10, 4459

決定木の作成
統計解析ソフトウェアJMP 14（SAS)による決定木の作成

目的変数 : PXRDパターンの各分類（1~5）
説明変数 : 濃度、混合比、溶媒、温度、容器、加熱時間など

17326条件の決定木

水が存在しないと低結晶相が発現

1 : 未知相1 (60)
2 : 未知相2 (19)3 : 低結晶性相 (177)
4 : Ag2S (62)
5 : 分類不能 (8)326条件の決定木
1 : 未知相1 (60)
2 : 未知相2 (19)3 : 低結晶性相 (177)
4 : Ag2S (62)
5 : 分類不能 (8)90 ℃以上かつ水が存在する時にAg2Sが発生
 高温 & 水存在下でAg2Sが生成しやすい 配位子の加水分解を示唆

Edwin M. Smolin et al ., The compounds : a series of monographs chemistry of heterocyclic, Interscience Publishers, New York, 1959

H3ttcの加水分解によりH2Sの発生が疑われる
Ag+存在下で加水分解反応が促進されることを示唆している326条件の決定木
1 : 未知相1 (60)
2 : 未知相2 (19)3 : 低結晶性相 (177)
4 : Ag2S (62)
5 : 分類不能 (8)決定木の考察
1 : 未知相1 (60)
2 : 未知相2 (19)3 : 低結晶性相 (177)
4 : Ag2S (62)
5 : 分類不能 (8)実験で加えた添加剤用いた添加剤（モジュレーター）

アミンカルボン酸

決定木解析で、きれいに境界線が得られた

22

決定木の考察

塩基性

塩基性モジュレーター
& 配位子にナトリウム塩
未知相はできない

酸性 or 無添加

酸性モジュレーターを500 mM以上添加
未知相2が生成しやすい

未知相1, 2と低結晶性相の作り分けには、プロトン濃度が重要だと考えられる

失敗実験からの情報抽出
各相の合成条件
未知相1

未知相2

低結晶性相

Ag2S

H2O存在
and
弱塩基~酸性H2O存在and酸性H2O非存在or
塩基性

H2O存在
and
90 ℃以上プロトン濃度：
中間的プロトン濃度：高い

プロトン濃度：低い

選択的合成に有用な情報が効率的に抽出できた結晶構造と合成条件の相関について検証を行った

単結晶作成の条件
AgCl

H3ttc

(50 mM)(50 mM)

AgI(50 mM)

H3ttc

80℃
MeCN / H2O = 1 / 3100℃
MeCN / H2O = 5 / 3(50 mM)

AgCl

H3ttc

(50 mM)(50 mM)

80℃
MeCN / H2O = 1 / 3

未知相1
KGF-6

未知相2
KGF-7

[AgH2ttc]

未知相3
KGF-8

(200 mM)[Ag2Httc][Ag3ttc]未知相3： [Ag3ttc]n (KGF-8) の構造
低結晶性相に分類されたPXRD

KGF-8: [Ag3ttc]
低結晶性相の分類に観られたブロードピークと、未知相3のシミュレーションパターンが良い一致決定木の示したプロトン濃度が低い条件と良い整合性

各相の合成条件と構造の相関
KGF-6

KGF-7

KGF-8

H2O存在
and
弱塩基~酸性

H2O存在
and
酸性

H2O非存在or塩基性

KGF-6
未知相１

KGF-7
未知相2

KGF-8
低結晶性相

プロトン濃度

中間高い

低い

組成

[Ag2Httc][AgH2ttc][Ag3ttc]

選択的合成にはプロトン濃度が重要という仮説を構造から明らかにすることが出来たSummary
機械学習の手法を活用して、結晶多型の選択的な合成条件を支配する因子を決定した。
新規に合成したKGF-6は正孔と電子の両方を輸送する分離した経路を有していた
h+eeh+

h+Angew. Chem. Int. Ed. 2021, 60, 23217-23224.

Machine learning assisted synthesis
Failure-Experiment-Supported
Optimization of Poorly Reproducible
Synthetic Conditions for Novel Lanthanide
Metal-Organic Frameworks with TwoDimensional Secondary Building Units

Novel Ln-MOFs
決定木から、合成に用いる試薬の試薬会社に依存性があることを示唆していた
Chem. Eur. J. 2021, 27, 16347-16353.

決定木※ 統計解析ソフト JMP14 (SAS)■ 新規相① (目的物)■ Ln2(BDC)3(H2O)4■ Ln(BDC)(HCOO)■ Ln2(BDC)(H2O)2(OH)4■ Ln(CO3)(𝜇𝜇-OH)■ 新規相②

試薬会社の影響を受ける
合成条件の絞り込みにも成功

合成条件の最適化※ 統計解析ソフト JMP14 (SAS)

試薬会社の違い試薬会社

純度 / %金属A

99.95

Eu, Gd, Tb

B99.9EuC99.5

Sm

純度

試薬会社

純度 / %

金属

D99.999

Tb上げる

結果
試薬会社以外同一の最適条件で比較■ 新規相① (目的物)■ Ln2(BDC)3(H2O)4■ Ln(BDC)(HCOO)■ Ln2(BDC)(H2O)2(OH)4■ Ln(CO3)(𝜇𝜇-OH)■ 新規相②

A,B,C

成功率
21%

不安定相を再現性良く合成することに成功

D

成功率
93%

目次
データ科学の知見を活用した
金属‐有機構造体（MOF）の探索
１．新規MOFの合成条件探索
２．狙った物性の実現

白色発光を示すMOFの合成
希土類MOF: イオン半径は近く, 化学的性質が類似 → 固溶化
赤 = Eu3+, 緑 = Tb3+, 青 = Gd3+ (Ligand)

希土類イオンの含有比
モル分率
Eu3+ : Tb3+ : Gd3+
= 1 : 1 : 1 ≠ WhiteLn(Ligand)
Ln = Eu, Tb, Gd

エネルギー移動により赤色発光が強い

Eu3+ ≪ Tb3+ ＜ Gd3+= 白色EuTbGdmix

Z.-G. Gu, J. Zhanget al., ACS Appl. Mater. Interfaces, 2015, 7, 28585–28590.

組成の最適化が必要

Target: MIL-103 with white light emission

H3BTB ;

1,3,5-tris(4-carboxyphenyl)
benzene

どのように組成を最適化するか

COOH

Eu3+HOOC

COOH

Blue Emission

MIL-103

J. Duan, S. Kitagawa et al., Adv. Funct. Matter., 2013, 23, 3525−3530.

Tb3+Gd3+

勘と試行錯誤による実験

Ln(NO3)3･6H2O
Ln = Eu, Gd, Tb

H3BTB

MIL-103[Eu𝑥𝑥 Tb𝑦𝑦Gd1-𝑥𝑥-𝑦𝑦(BTB)(H2O)]

Multi reaction vessels

1 trial = 24 or 48 experiments
Eu (𝒙𝒙)0.000025~ 0.0098

Tb (𝒚𝒚)0.005~ 0.063
Gd0.937~ 0.995

Six times trial (156 experiments)

結果

HITACHI F-7100★white(0.333,0.333)

Plate Reader System
CIE chromaticity diagram

結果★White(0.333,0.333)

MIL-103(Eu0.000027Tb0.0055Gd0.994)(0.372, 0.308) pale pink

Amount / mmol
Eu = 1.09×10-6
Tb = 2.21×10-4
Gd = 4.00×10-2ベイズ最適化✅ある特性が最大値または最小値をとる条件を
Dr. Yu Kitamura
効率的に探索する手法ex) 収率の向上，組成の最適化など
説明変数(奇術師)
希土類イオンの量
目的変数
色度座標上での白色への「距離」
B. J. Shields, A. G. Doyle et al., Nature., 2021, 590, 89−96.

実験条件

Estimated color fromspectrum (Pa)(𝑥𝑥, 𝑦𝑦)ベイズ最適化により距離を“0”にする条件を推定.

White (Pw)
(0.333, 0.333)

CIE chromaticity diagram

白色への距離 =𝑥𝑥 − 0.333 2 + 𝑦𝑦 − 0.333 2

Entry Eu/10-6mmol Tb/10-4mmol Gd/10-4mmol
10.995

1.93

3.75

21.09

1.93

3.75

30.995

1.74

〃

4〃

1.84

〃

5〃

2.13

〃

6〃2.13〃

71.19

1.74

〃

8〃

1.84〃

9〃

2.13

〃

101.261.74〃

結果White ★
(0.333, 0.333)

MIL-103●(Eu0.000027Tb0.0055Gd0.994)(0.327, 0.340)

白色発光を実現

Amount / mmol
Eu = 1.09×10-6
Tb = 1.93×10-4
Gd = 3.75×10-2

結論

Amount / mmol
Eu = 1.09×10-6
Tb = 1.93×10-4
Gd = 3.75×10-2

Acknowledgement: Prof. Akihiro Inokuchi

156の失敗データを解析することで、ベイズ最適化による条件の推定に成功

Mol. Syst. Des. Eng. 2023, 8, 431-435.

まとめと展望
難結晶性のMOF合成において、現実的な量の「失敗データ」から「化学現象」を抽出できる。
仮説立案をするツールを開発。
実験主導型の研究に機械学習の手法を融合させた
新しいMOFsの合成戦略の土台を築いた

Chem. Eur. J. 2021, 27, 16347-16353.
Angew. Chem. Int. Ed. 2021, 60, 23217.
Chem. Commun. 2022, 58, 11426-11429.
Mol. Syst. Des. Eng. 2023, 8, 431-435.

謝辞
大阪大学
佐伯 昭紀 先生
正岡 重行 先生
東京工業大学
前田 和彦 先生
鎌倉 吉伸 博士近畿大学
杉本 邦久先生
SPring-8
河口 彰吾 博士
森 祐紀 博士

関西学院大学理学部化学科
田中研究室の学生の皆さん

関西学院大学
吉川 浩史 先生
猪口 明博 先生
小笠原 一禎 先生
秋吉亮平 助教￥￥￥
JST さきがけ
科研費（基盤(B)）
ENEOS水素基金