機械学習は計算化学研究の発展にどのように役立つのでしょうか?

過去数年間、化学研究は、個人の経験と文献から得られた過去の研究結果を使用する実験方法のみに焦点を当ててきました。文献には科学者が利用できる反応や化学経路が常に多数ありますが、一連の反応や連鎖反応では予測できない自然発生的なシナリオが多数発生する可能性があります。これが、化学研究開発で成果を出すのに時間と忍耐が必要な理由の 1 つです。

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過去 10 年ほどにわたって、計算化学の分野は成長を続けています。それまでは計算手法の使用は限られていましたが、近年では最適化や予測化学研究のための非常に強力なツールとなっています。現在、化学者は計算手法を使用して、反応がどのように機能するか、最適なパラメータ、使用する試薬、反応条件を予測できるだけでなく、計算手法を使用して、作成する予定の材料/分子の構造と特性を予測することもできます。

したがって、計算手法は、概念、開発、分析プロセス全体を通じて化学者を支援することができます。では、なぜ近年その使用が増加しているのでしょうか。まず、化学者は計算化学についての知識を深め、それがもたらすメリットを認識するようになりました。第二に、これらのシミュレーションをサポートするために必要な計算能力が、より多くの科学者にとって利用しやすくなりました。第三に、機械学習アルゴリズムの進歩と計算化学プロセスへの統合により、より正確な結果が得られるようになり、実験を実行する際の成功確率が高まります。

化学プロセスへの機械学習の応用

機械学習が実装されている多くの分野と同様に、計算化学における機械学習の使用は、文献から既知のデータをすべて取得し、推論と分析を行い、最も可能性の高い結果を予測することです。化学の場合、これは多くの場合、試薬の種類、化学物質の濃度、プロセス条件、生成できる生成物など、さまざまな反応からデータを取得することを意味します。

これらすべてのデータは、結果を決定できる要因であり、反応物を理想的な入力セットにし、生成物を出力にするため、貴重です。このデータの使用は機械学習アルゴリズムに入力することができ、次の 3 つの目的に使用できます。 1 つ目は、既存のデータを使用することで、化学構造の形成の最も可能性の高い理由を (反応/プロセスの観点から) 推測でき、業界がそれを使用して、望ましい機能を実行する新しい分子を予測できることです。

2 番目のアプローチは、プロセス自体に関係しています。研究者は製品のアイデアはあっても、プロセスのアイデアがない場合があります。以前の反応からのデータを取得して分析することで、アルゴリズムは分子内のさまざまな化学基の形成にどの条件と試薬が関与するかを予測できるようになります。これにより、アルゴリズムは反応経路を作成し、分子を段階的に構築する最も可能性の高い方法を示します。

3 番目のアプローチは完全な分子設計法であり、アイデアから始まりますが、定義された製品や反応経路はありません。これは他の 2 つのポイントの原則を採用しています。ただし、1 つの変数 (生成物または反応) を除くすべての変数は技術的には不明であるため、アルゴリズムは生成物と反応条件を推定して、考えられる結果/経路を生成する必要があります。これは実行するのが困難なタスクですが、多くの注目を集めています。

機械学習で分子を予測

計算化学のもう一つの重要な側面は、材料/分子自体、それらの基本的な固有特性、および特定の状況/環境での挙動について予測することです。これは、業界で一般的に採用されているプロセス最適化よりも、計算化学のより基本的で長期的な使用であり、新しい材料や分子を調査するときに学術界でより一般的に使用されることが多いです（時間、費用、有効な製品規模が反映されるため）。こうした取り組みは化学分野に限定されず、生物学や工学でも同様の計算手法が使用されていることに留意する必要があります。

注目すべき要素は少ない（つまり、プロセスと分子ではなく、分子だけ）のですが、この分野で計算化学を使用することは、基本的なレベルで結果を達成するのに役立つため重要です。これは通常、産業プロセスが作成される前の段階であり、機械学習はこの分野の進歩にも大きく貢献しています。

分子の構造とその動作をシミュレートするのは簡単な作業ではありません。長年にわたり、計算する必要のある変数の数は、利用可能な計算能力によって制限されていました (多くの研究者がスーパーコンピュータを共有して上記の計算を実行していました)。機械学習は、さまざまな原子量、結合エネルギー、エネルギーおよび反応障壁、量子特性、磁気および励起分子状態、分子間および分子内相互作用を計算することが以前よりもはるかに簡単になるため、この点で非常に役立ちます。

一連の変数と既知のデータ ポイントから最適なソリューションを推論および予測することは、機械学習が最も得意とする分野です。つまり、計算する必要のある大量のデータは、機械学習アルゴリズムを使用することで、はるかに簡単に最適化できます。上記の変数の多くは分子/分子システムの構造と特性に大きな影響を与えるため、以前よりも正確な分子と特性が推測されます。これにより、周期表のdブロック元素やfブロック元素など、これまでは不可能だったより複雑な原子についても、より高精度な計算が可能になる可能性がある。

要約する

これらの分子シミュレーションを作成するために使用できるさまざまな計算プログラムがありますが、機械学習はそれらすべてに適用できます。機械学習は、産業レベルでの化学および創薬プロセスの最適化と改善に役立つだけでなく、既知および未知の分子の分子構造と特性を推測し、特定の状況下での分子の挙動と最も可能性の高い反応の結果を理解する上で重要な役割を果たします。

全体として、機械学習はすでに計算化学に大きな影響を与えており、より多くの化学者が実験手順を試みる前にまず計算/シミュレーションに目を向けるようになるため、今後数年間でさらに大きな役割を果たすことになるでしょう。