大規模反応データベースを用いた

化学反応の高精度な予測は，実験を行う前に実験結果の予測ができることから，創薬をはじめとする分野で実験コストの削減の視点から注目されている．これまでに化学反応予測モデルの開発は活発に行われてきたが，利用可能な学習データが限られていたことから，分布外データへのモデルの微調整（ファインチューニング）を想定した事前学習モデルに関する研究は限定的であった．本研究では，大規模化学反応データベースを用いた事前学習を通じて化学反応基盤モデルを構築した．本モデルを活用することで，従来のモデルと比較して非常に少ないファインチューニングデータで，優れた予測性能を実現できることを示した．