바카라 커뮤니티 [Nakabachi Ryoji 회장] (이하 "AIST")Catological Chemical Fusion Research Center[연구 센터 디렉터 Sato Kazuhiko] 혁신적인 산화 팀 연구원 Yada Yo, 연구원 Sato Kazuhiko, Sato Kazuhiko 이사, 연구원,인공 지능 연구 센터[연구 센터 이사 인 Tsujii Junichi] Nagata Kenji, 기계 학습 연구팀 최고 연구원기능적 자료 컴퓨터 디자인 연구 센터【리서치 센터 디렉터 As로투스 바카라 Mihiro】 물리적 기능 수학적 설계 방법 개발 팀 Ando Yasunobu와 그의 동료들은 국립 연구 및 산업 기술 개발 조직 (이와의 Ch로투스 바카라nperson) (이와의 의장) (이와의 의장) (이와의 의장) "Nedo")
최근에는 제품 수명주기가 단축되면서 제약 및 전자 재료와 같은 기능적 화학 물질의 개발 및 생산을 전보다 짧은 기간 동안보다 짧은 기간 동안 발견하고 개발해야했습니다 기존의 촉매 개발은 촉매의 반복 설계 및 합성뿐만 아니라 촉매 활동의 평가 및 검증을 필요로하며, 긴 개발 기간과 많은 양의 노동 및 비용이 발생합니다
이번에는 로투스 바카라ST 가이 문제를 해결할 것을 제안합니다Catalist Informatics의 개념에 기초하여, 촉매 반응은 촉매 구조 데이터에 기초한 촉매이다수율를 쉽게 예측할 수있는 로투스 바카라를 구축했습니다 구체적으로, 과산화수소로 만든 올레핀에폭시 화 반응의 경우, 로투스 바카라는 컴퓨터 시뮬레이션에서 촉매 구조로부터 얻은 다수의 파라미터를 사용하여 구성되었고 실제로 촉매 반응을 통해 얻은 실험 수율은 실제로 얻어졌다 이 로투스 바카라를 사용하여 사용 된 촉매 구조 데이터에 기초하여 에폭시 화 반응의 수율을 예측할 수있는 것은 이번이 처음이다 이 새로운 프로젝트의 결과는 향후 촉매 개발 기간을 상당히 단축 할 촉매를 자동으로 발견하는 것을 목표로하는 로투스 바카라 기술을 개척 할 것입니다
이 성과에 대한 세부 사항은 2018 년 1 월 31 일 일본 화학 학회 (Japan Time)에서 발행 한 학술 저널에서 찾을 수 있습니다화학 편지에 게시되었습니다 (doi : 101246/cl171130)
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| 인공 지능에 의한 촉매 반응 수율 예측 |
특정 화학 반응을 촉진함으로써, 촉매는 촉매없이 진행되지 않는 반응을 일으키고, 생성물 선택성을 높이며, 짧은 시간 내에 생성물을 얻을 수있다 촉매를 사용하는이 기술은 화학 물질의 합성을 담당하는 중요한 기본 기술입니다 현재의 화학 산업에서, 촉매는 기본 화학 물질 및 제약, 향기 및 전자 재료와 같은 기능성 화학 물질을 포함한 다양한 물질의 합성에 사용됩니다
최근에는 제품 수명주기가 단축되면서 전보다 짧은 기간 동안 기능 화학 물질과 같은 새로운 재료의 효율적인 개발 및 제조에 대한 수요가 증가하고 있습니다 화학 제조 공정에서는 높은 생산성, 저렴한 비용, 에너지 절약, 자원 절약 및 낮은 환경 부담도 중요합니다 이러한 제조 공정에서 가장 높은 반응 성능을 가진 촉매를 정확하고 빠르게 찾는 것이 매우 바람직합니다
10315_10576촉매 반응 중간체이제 분석 할 수있어 촉매 설계가 더 쉬워집니다 그러나,이 진보는 여전히 느 렸으며 촉매 설계 및 개발을 가속화하기 위해 새로운 방법이 필요했습니다
10762_10932에폭시 화합물과산화수소를 사용한 올레핀에서할로겐 프리로 생성 된 촉매 반응 표적 반응 및 촉매 활성, 즉 로투스 바카라를 사용하여 촉매 반응의 수율을 예측하는 기술의 개발로 설정되었다
This research and development was carried out with support from NEDO's commissioned project, "Ultra-advanced Materials Ultra-high-speed Development Foundation Technology Project (2016-2011) (Project Leader: Murayama Nobumitsu)"
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| 그림 1 현재 촉매 개발 상태 및 이번에 개발 된 기술 |
로투스 바카라를 사용하여 촉매 반응의 수율을 예측하기 위해, 먼저 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 촉매 분자의 구조 및 특성을 정량화하는 매개 변수를 준비했습니다 다음으로, 우리는 촉매 분자의 파라미터와 촉매 반응의 실험 수율과 상관 관계기계 학습나는 그것을 만들었다 촉매 반응의 수율을 예측하려는 촉매 분자를 정량화하는 파라미터를 입력하면 수율을 예측할 수 있습니다 이번에는 전자 물질 및 수지의 원료로 사용되는 에폭시 화합물에 대한 합성 반응으로 유용하며, 오랜 시간 동안 개발 된 할로겐이없는 에폭시 화 반응을 사용한 모델 반응으로 로투스 바카라ST에 의해 개발되었으며, 모델 반응을 형성하여 로투스 바카라를 사용하여 촉매 반응의 수율이 예측 될 수 있음을 검증했습니다 (그림 2)
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| 그림 2 모델 에폭시 화 반응 |
이 반응은 Tungstate, 암모늄 염 및 포스 몬산의 세 가지 화합물의 혼합물 인 촉매 (투명 촉매)에 의해 진행됩니다 세 가지 화합물의 다양한 조합에 대해 검사 된 실험 데이터 중에서, 우리는 다양한 포스 폰산 분자를 사용한 실험 데이터에 중점을 두었다 14 가지 유형의 포스 폰산 분자의 경우 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 정량화 된 원자의 전하 및적외선 흡수 파수를 포함하여 30 개의 매개 변수를 준비했습니다 이들은 포스 폰산 분자를 3 원 촉매의 하나의 구성 요소로 사용하여 실제 에폭시 화 반응의 실험 수율과 상관 관계가 있었고, 기계 학습은 로투스 바카라를 구성하기 위해 수행되었다 (도 3) 이번에 개발 된 기술을 통해 예측에 크게 기여하는 매개 변수를 자동으로 객관적으로 선택할 수있었습니다 이것이 세계 최초의 발전의 결과입니다 이 에폭시 화 반응에서, 30 파라미터 중 11 개는 예측에 크게 기여하는 파라미터로 선택되었다 또한, 촉매 활성의 핵심 인 촉매 분자의 화학적 구조 및 특성을 예측하기 위해 선택된 파라미터의 기여의 크기를 비교함으로써 확인 될 수있다 이 반응에서, 포스 폰산의 인산 사소 이중 결합에 의한 적외선 흡수의 강도가 가장 중요하다는 것이 결정되었다
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| 그림 3 인공 지능 구축을위한 머신 러닝 실험 데이터 |
구성된 로투스 바카라의 경우, 8 개의 포스 폰산 분자에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 정량화 된 파라미터를 입력하여 예측 된 수율을 얻었고, 이는 반응 결과가 현재까지 알려지지 않았고 우리가 촉매 활성을 예측하려는 모습을 예측했다 에폭시 화 반응 실험은 3 차 촉매의 성분으로 예측에 사용 된 포스 닉산 분자를 사용하여 수행되었고, 에폭시 화합물의 실험 수율을 평가하고, 실험 수율 및 예측 수율을 비교 하였다 (도 4) 이것은 수율의 예측에 기여하는 매개 변수를 자동으로 객관적으로 선택함으로써 로투스 바카라를 사용하여 수율을 예측할 수 있다는 첫 번째 연구 결과입니다 현재,평균 제곱 오류| 26%이지만 향후 개발이 진행됨에 따라 정확도가 향상 될 것으로 예상됩니다
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| 그림 4 로투스 바카라 기반 수율 예측 |
이번에 개발 된 기술은 로투스 바카라 기술이 촉매의 자동 발견을 목표로 할 것입니다 촉매 발달 기간은 향후 상당히 단축 될 것으로 예상되며 기능 화학 물질의 개발 및 제조 속도를 높이는 데 기여할 것으로 예상됩니다
앞으로, 우리는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 촉매 반응 중간체를 정량화하는 매개 변수를 사용하여 로투스 바카라를 구성하여 예측 정확도를 향상시키는 것을 목표로합니다 또한, 우리는 원료 구조, 반응 온도, 반응 시간 및 촉매 양과 같은 다양한 조건에서 실험 데이터를 통합하여 로투스 바카라를 구성하고 촉매 활성 및 최적의 반응 조건을 예측하는 기술을 개발할 계획입니다