JP6832678B2 - 新規物質探索方法および装置 - Google Patents
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Description
つまり、
110 学習実行部、
111 物質モデリング部、
112 パラメータアップデータ、
113 学習実行終了部、
120 新規物質決定部、
600 物質の探索装置、
610 プロセッサ、
620 メモリ、
630 通信部。
Claims (20)
- 新規物質を探索する方法であって、
既知物質に基づいてモデリングされた物質モデルに対して学習を行う段階と、
前記学習の結果に目標物性を入力して少なくとも1つの候補物質を決定する段階と、
前記少なくとも1つの候補物質の中から前記新規物質を決定する段階と、を含み、
前記学習を行う段階は、
前記既知物質の構造に関する第1構造情報、前記既知物質の物性に関する第1物性情報、潜在要因に関する情報と、少なくとも1つの学習パラメータと、に基づいて前記物質モデルをモデリングする段階と、
前記少なくとも1つの学習パラメータをアップデートする段階と、
前記学習パラメータのアップデートの結果に基づいて前記学習の終了の有無を決定する段階と、
を含む新規物質探索方法。 - 前記第1構造情報は、前記物質の分子構造に含まれている部分構造に関する情報を含む、請求項1に記載の新規物質探索方法。
- 前記第1構造情報は、前記物質の分子構造に含まれている原子に関する情報および前記原子の結合に関する情報を含む、請求項1に記載の新規物質探索方法。
- 前記第1構造情報は、前記物質の分子構造に関する2次元イメージ情報を含む、請求項1に記載の新規物質探索方法。
- 前記学習パラメータは、前記物質の構造に関する基本値パラメータ、前記物質の物性に関する基本値パラメータ、前記潜在要因の基本値パラメータ、前記物質の構造と前記潜在要因との間の関係パラメータ、前記物質の物性と前記潜在要因との間の関係パラメータのうちの少なくとも1つを含み、
前記学習を行う段階は、
前記モデリングする段階の前に、前記学習パラメータをランダムな値に初期化する段階をさらに含む、請求項1に記載の新規物質探索方法。 - 前記モデリングする段階は、
前記第1構造情報、前記第1物性情報、および前記学習パラメータに基づいてエネルギー関数をモデリングする段階と、
前記エネルギー関数に基づいて導出された前記物質モデルの確率関数に基づいて、前記新規物質の構造に関する第2構造情報および前記新規物質の物性に関する第2物性情報を生成する段階と、
を含む、請求項1に記載の新規物質探索方法。 - 前記アップデートする段階は、
前記確率関数および前記エネルギー関数に基づいて導出された前記物質モデルの自由エネルギー関数に基づいて、前記学習パラメータをアップデートする段階を含む、請求項6に記載の新規物質探索方法。 - 前記自由エネルギー関数に基づいて、前記学習パラメータをアップデートする段階は、
前記学習パラメータと、前記自由エネルギー関数で表現された目的関数との差を用いて前記学習パラメータをアップデートする段階を含む、請求項7に記載の新規物質探索方法。 - 前記目的関数は、前記確率関数の微分表現から導出された関数である、請求項8に記載の新規物質探索方法。
- 前記少なくとも1つの候補物質の中から前記新規物質を決定する段階は、
前記少なくとも1つの候補物質の物理的妥当性、化学的安定性、または合成容易性のうちの少なくとも1つを検証する段階と、
前記少なくとも1つの候補物質の中から前記検証が完了した候補物質を前記新規物質として決定する段階と、
を含む、請求項1に記載の新規物質探索方法。 - 新規物質を探索する物質の探索装置であって、
既知物質に基づいてモデリングされた物質モデルに対して学習を行う学習実行部と、
前記学習の結果に目標物性を入力して少なくとも1つの候補物質を決定し、前記少なくとも1つの候補物質の中から前記新規物質を決定する新規物質決定部と、を含み、
前記学習実行部は、
前記既知物質の構造に関する第1構造情報、前記既知物質の物性に関する第1物性情報、潜在要因に関する情報と、少なくとも1つの学習パラメータと、に基づいて前記物質モデルをモデリングする物質モデリング部と、
前記少なくとも1つの学習パラメータをアップデートするパラメータアップデータと、
前記学習パラメータのアップデートの結果に基づいて前記学習の終了の有無を決定する学習実行終了部と、
を含む新規物質探索装置。 - 前記第1構造情報は、前記物質の分子構造に含まれている部分構造に関する情報を含む、請求項11に記載の新規物質探索装置。
- 前記第1構造情報は、前記物質の分子構造に含まれている原子に関する情報および前記原子の結合に関する情報を含む、請求項11に記載の新規物質探索装置。
- 前記第1構造情報は、前記物質の分子構造に関する2次元イメージ情報を含む、請求項11に記載の新規物質探索装置。
- 前記学習パラメータは、前記物質の構造に関する基本値パラメータ、前記物質の物性に関する基本値パラメータ、前記潜在要因の基本値パラメータ、前記物質の構造と前記潜在要因との間の関係パラメータ、前記物質の物性と前記潜在要因との間の関係パラメータのうちの少なくとも1つを含み、
前記物質モデリング部は、前記モデリングの前に、前記学習パラメータをランダムな値に初期化する、請求項11に記載の新規物質探索装置。 - 前記物質モデリング部は、
前記第1構造情報、前記第1物性情報、および前記学習パラメータに基づいてエネルギー関数をモデリングし、前記エネルギー関数に基づいて導出された前記物質モデルの確率関数に基づいて、前記新規物質の構造に関する第2構造情報および前記新規物質の物性に関する第2物性情報を生成する、請求項11に記載の新規物質探索装置。 - 前記パラメータアップデータは、
前記確率関数および前記エネルギー関数に基づいて導出された前記物質モデルの自由エネルギー関数に基づいて、前記学習パラメータをアップデートする、請求項16に記載の新規物質探索装置。 - 前記パラメータアップデータは、
前記学習パラメータと、前記自由エネルギー関数で表現された目的関数との差を用いて前記学習パラメータをアップデートする、請求項17に記載の新規物質探索装置。 - 前記目的関数は、前記確率関数の微分表現から導出された関数である、請求項18に記載の新規物質探索装置。
- 前記新規物質決定部は、
前記少なくとも1つの候補物質の物理的妥当性、化学的安定性、または合成容易性のうちの少なくとも1つを検証し、前記少なくとも1つの候補物質の中から前記検証が完了した候補物質を前記新規物質として決定する、請求項11に記載の新規物質探索装置。
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