People and Computing Power

MIソフトM-EVO®による新素材開発-- 所望の物性を満足する分子構造探索とベイズ最適化による製造条件の最適化 -HPCシステムズ株式会社
HPC事業部計算化学グループ

阿部幸浩
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HPC Systems Confidential1

I. マテリアルズインフォマティクス(MI)とは物質科学において、データから知識を抽出する科学
木野、 ダム, Orange Data Miningではじめるマテリアルズインフォマティクス, 近代科学社

データ実験
計算

予測モデル作成

未知データの物性予測
化学構造
組成
製造条件

機械学習(ML)
データに潜む法則性を自動的に学ぶ手法の総称

良い物性値を持つ物質

出力

入力
Y = f(X)

ディープラーニング(DL)
多くの層を持つ深いニューラルネットワークを用いた学習
我妻, はじめてのディープラーニング, SB Creative

ニューロン
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層HPC Systems Confidential2II. 順問題と逆問題
新素材開発における計算化学の役割
これまで
入力X
分子構造順問題

出力Y
Y=f(X)

物性値

研究者が発想種々の方法による物性予測・MO法：Gaussian、Gamess等
・MD法：Gromacs、Lammps、Amber等
・原子団寄与率法
・QSPR, QSAR

これからは出力X
逆問題

分子構造

X=f-1(Y)入力Y
物性値

研究者が入力逆解析ソフト・ChemTS・XenonPy

課題：如何に分子構造を組み立てるか

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HPC Systems Confidential3III. MIソフトウェアM-EVO®：特徴
・逆問題を解くソフトウェア
・データベースが無くても探索可能⇨ 計算化学手法による探索
・多様な分子構造を探索
・任意の分子構造の周辺構造探索も可能
・Python、Gaussian、データサイエンス、Linuxを知らなくても操作可能なGUI
・Cloud利用、ユーザーデータベースはお手元のPC内・機械学習による高速な分子構造探索も可能
・実験による絞り込みまでサポート⇨ ベイズ最適化
ユーザーPC

逆解析

GUI
所望の物性値入力
逆解析結果表示データベース

入力

出力

Science Cloud

Solver(逆解析)
構造発生
物性計算

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分子構造探索の大きな流れ

新規高性能素材開発
分子構造・組成
合成 & 測定

研究者
勘・経験
洞察・度胸

物性推算

分子科学計算物性予測モデルデータ

分子構造発生

実験・計算

所望の物性
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4III. MIソフトウェアM-EVO®：計算できる物性‘24.3現在

有機低分子
双極子モーメント

光吸収波長

発光波長

沸点

融点

分極率

屈折率

誘電率

親油性

親水性

MD
機械学習

有機高分子

屈折率

MO

密度

耐熱性

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HPC Systems Confidential誘電率粘度5MIソフトウェアM-EVO®：発生した分子構造の多様性の評価
500～600 nmに吸収を有する分子構造を10000個探索
計算レベル：Gaussian16/PM6/ZINDO

従来の遺伝的アルゴリズム法

Feature 2

Feature 2

MCTS-GA-cluster法

Feature 1

Feature 1

従来の遺伝的アルゴリズム法に比べて、当社が開発した構造発生方法MCTS-GA-cluster法は、多様な構造を生成することが確認できた。
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6III. MIソフトウェアM-EVO®：実際の画面
メニュー画面所望の物性入力

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7III. MIソフトウェアM-EVO®：分子構造探索例
・400 – 450 nmに発光波長を有する発光分子の探索例
各社のカタログデータをデータベースとして、機械学習を行い、発生した分子構造の発光波長を推定した。
計算時間：1万分子の探索にワークステーション で30分間構造の分布図

短時間で多様な構造を探索できた。
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8III. MIソフトウェアM-EVO®：ベイズ最適化の例
・高屈折率分子の探索：①
構造が遠いN分子を選ぶ

屈折率1.95以上の分子構造を探索したい
合成・物性測定

データベース 281分子(特許、Merck Index等から集めた分子構造)
SMILESのみのファイル
屈折率未記入回帰モデル作成

次のn分子を選ぶ

追加2回目の探索
12番目の分子構造
屈折率:1.963

最初の10分子の一例

乱数で構造の遠い10分子を選択①

屈折率測定：ここでは文献値②

逐次回帰モデル作成

回帰モデル作成

次に実験すべき分子構造1個選択
3/15/2024

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9III. MIソフトウェアM-EVO®：ベイズ最適化の例
・ベイズ最適化：組成・製造条件の最適化実験条件が遠い8水準を選び、実験結果を記録する。

実験

回帰モデル
予測

M-EVO®のガイドにしたがって、１つずつ追加される実験水準について実験を行っていく。

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10AutoQC
分子構造
mol, sdf, smiles

配座探索

MO計算
Gaussian16

データベースM-EVO®
機械学習

Excellファイルとしても保存できる。

各種スペクトルの表示ができる。

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11電子ノート：MIQAN

by QunaSys社

M-EVO®ベイズ最適化

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お問い合わせ先
hpc_chem@hpc.co.jp

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