概要

◆研究課題：
『不斉酸素酸化反応におけるハイブリッド触媒のデータ駆動による効率的設計』

◆研究内容：
人工知能・データサイエンスは有機合成をさらに効率化する可能性があるとして注目されている。有機化学のデータサイエンスとして、反応活性と分子の性質を数値化した記述子との間の回帰分析が古くから研究されており、物理有機化学の重要な一分野となっている。反応の回帰分析により反応機構の知見が得られ、また未知分子の反応性が予測できる。本研究の主題である分子触媒分野でも回帰分析は反応解析手段の一つとして盛んに行われている。機械学習手法を扱うことにより解析の幅も広がっている。今後の分子触媒におけるデータサイエンスの課題の一つとして、データ駆動による直接的かつ効率的な高性能触媒設計法の構築が挙げられる。本研究では分子場解析と呼ばれる、反応にとって重要な3次元分子構造情報の抽出・可視化が可能な回帰手法を軸に、不斉触媒反応を解析対象として研究を展開する。ハイブリット触媒のデータ駆動型設計法構築を目指す。