平成30（2018）年度　重点型研究実施報告書

課題番号	30−共研−4304		分野分類			統計数理研究所内分野分類			h
						主要研究分野分類			4
研究課題名	確率的言語モデルによる有機化合物の分子設計と逆合成経路の同定
重点テーマ	統計的機械学習の新展開
フリガナ 代表者氏名	ヨシダ リョウ 吉田 亮				ローマ字		Yoshida Ryo
所属機関	統計数理研究所
所属部局	モデリング研究系
職　　名	准教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		0千円		研究参加者数		4　人

研究目的と成果（経過）の概要

研究対象は、SMILESと呼ばれる化学記法に基づき符号化された分子構造を表す文字列データである。SMILES形式のデータとベイズ推論・深層学習・確率的言語モデルを組み合わせ、所望物性を有する有機化合物の分子構造を設計し、設計された分子の合成経路のプランニングを行う。当該年度は、ベイズ推論・深層学習・確率的言語モデル等を組み合わせ、所望物性を有する有機化合物を設計し、設計された分子の合成経路のプランニングを行う機械学習のスキームを開発した。確率的言語モデルによる分子設計手法については、本グループが開発しているオープンプラットフォームXenonPyに実装した。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

XenonPyウェブサイト: https://xenonpy.readthedocs.io/en/stable/index.html

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

該当事項なし

研究参加者一覧
氏名	所属機関
Wu Stephen	統計数理研究所
森川 淳子	東京工業大学