理研、AIで世界最高精度のNMR化学シフト予測を達成

【プレスリリース】発表日:2018年9月12日

AIで世界最高精度のNMR化学シフト予測を達成

－演繹的な量子化学理論と帰納的な機械学習法の組み合わせ－

理化学研究所（理研）環境資源科学研究センター環境代謝分析研究チームの菊地淳チームリーダー、伊藤研悟特別研究員らの研究チーム（※）は、機械学習[1]アルゴリズム[2]の探索により、核磁気共鳴（NMR）[3]化学シフト[4]の予測を世界最高精度で達成しました。

本研究で用いた化学シフトなどのNMRデータは、今後、理論化学と機械学習の組み合わせで材料物性予測を行うマテリアルズ・インフォマティクス[5]などの分野において、活用されると期待できます。

気象予測、収穫・漁獲量予測、健康予測などの「予測科学[6]」は人類の歴史上、常に大きな課題でした。最近では機械学習などのAI（人工知能）[7]を利用することで、膨大なビッグデータからさまざまな事象を帰納的に予測するアルゴリズム開発が進められています。一方でNMRデータは、量子化学理論[8]によって演繹的に予測できます。しかし、理論値と実測値との誤差が大きいため、補正値が必要でした。

今回、研究チームは、91種類の機械学習アルゴリズムを探索することで、演繹的な量子化学理論と帰納的な機械学習法を組み合せ、この誤差を学習・補正し、高精度に化学シフトを予測する手法を開発しました。

本研究は、英国の科学雑誌『Chemical Science』オンライン版（9月10日付け）に掲載されました。

＊図は添付の関連資料を参照

※研究チーム

・理化学研究所 環境資源科学研究センター 環境代謝分析研究チーム

　特別研究員 伊藤 研悟（いとう けんご）

　研修生（研究当時） 尾渕 由佳（おぶち ゆか）

　客員研究員 近山 英輔（ちかやま えいすけ）

　研究員 伊達 康博（だて やすひろ）

　チームリーダー 菊地 淳（きくち じゅん）

＊以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

図

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0490359_01.JPG

添付リリース

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0490359_02.pdf