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イベント - 協会本部 –
「AIと有機合成化学」第5回公開講演会 終了しました
- 日時
- 2024年11月13日（水）
講演会10:25～16:45、情報交換・交流会17:00～19:00
- 場所
- 早稲田大学リサーチイノベーションセンター（121号館）／B1階 「コマツ100周年記念ホール」
（東京都新宿区早稲田鶴巻町513 [交通]東京メトロ東西線 早稲田駅から徒歩3分
- 主催
- 主催： 有機合成化学協会、有機合成化学協会「AIと有機合成化学」研究部会
共催： 日本化学会、日本薬学会、
学術変革領域研究（Ａ）「デジタル有機合成」、学術変革領域研究（Ａ）「潜在空間分子設計」
協賛： Chem-Station (ケムステ)
後援： 日本農芸化学会
企業協賛：
・ランチョンセミナー： 協賛企業によるランチョンセミナー（約30分； 会場でお弁当を配布）を開催（対象者： 参加登録者全員）
・企業展示： 開催当日ホール前のロビーにて協賛企業数社による企業展示を実施
プログラム
※講演時間はそれぞれ質疑応答の時間を含めて50分。 敬称略
| 10:25～ | 開会挨拶 大森 建（東京科学大理、 本会「AIと有機合成化学」研究部会代表幹事） |
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| 講演（１） 座長： 押山 智寛（コニカミノルタ(株)） | |||
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| 10:30～11:20 | 高原 渉（(株) 日立製作所 公共システム事業部 デジタルソリューション推進部 技師） 「製造業におけるデータサイエンス・AIの実践活用に向けたスキルアップ －Materials Informaticsを例に－」 近年ではデータサイエンス・AIがかなり普及し、製造業にも広く活用されはじめている。しかしながら、製造業の実務という観点でみるとそのドメイン領域とデータサイエンス・AI領域の掛け合わせが必要となり、まだまだ体系化はされていないように感じる。また、製造業の現場には様々な形式のデータが存在する上、データサイエンス・AIの技術進歩の速さは上昇の一途を辿っており、スキルを磨くこともより一層難しくなっている印象を受ける。本講演では、Materials Informaticsを例に、製造業におけるデータサイエンス・AIの実践活用のためにはどのようなスキルアップの道筋があるのかについて紹介する。 |
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| 講演（2） 座長： 滝澤 忍（阪大産研） | |||
| 11:30～12:20 | 宮尾 知幸（奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター 准教授） 「有機合成における化学情報学の手法開発」 機械学習モデルを利用した収率予測やベイズ最適化を用いた反応条件最適化などに代表されるように、有機合成化学において（化学）情報学の手法は幅広く利用されるようになってきた。化学情報学の特徴はその手法の汎用性と大規模データを活用することにあり、我々のグループでは手法や分子表現を開発してきた。一方で、合成反応は反応系ごとに現象が異なるため対象に合わせた分子表現開発が必要になり、構造式全体を表現する汎用的な記述子では、特にデータ数が少ない場合にモデルの予測精度が下がることが多い。本発表では、大規模データを利用した手法開発と、対象に合わせた分子表現によりモデルの予測精度が向上した研究を紹介する。 |
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| 昼食 （全員にお弁当を配ります） | |||
| 12:20～13:40 | 12:25～ ランチョンセミナー（MI-6(株)） 司会： 山口 潤一郎（早大院先進理工） 12:55～ 展示各社によるショートプレゼンテーション（各社2分ずつ） その後～ 休憩 |
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| 講演（3） 座長： 海谷 雄士（第一三共(株)） | |||
| 13:40～14:30 | 田村 亮（物質・材料研究機構（NIMS） マテリアル基盤研究センター 材料設計分野 データ駆動型アルゴリズムチーム チームリーダー） 「自律駆動型研究を支援するソフトウェアの開発と応用事例」 「次に実験すべき実験条件は？」という問いかけに対して、適切な実験条件を提案するAIの開発を行ってきた。本講演では、開発してきた複数のAIの材料・化学研究における応用事例について紹介する。また、これらAIとロボット実験装置がクローズドループを形成することにより自律自動実験による研究開発が実施できる。この自律駆動型研究を支援するために、ミドルウェアNIMO(https://github.com/NIMS-DA/nimo)を開発しオープンソースソフトウェアとして公開している。NIMOの有効性について実例を交えてディスカッションしたい。 |
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| 講演（4） 座長： 大森 建（東京科学大理） | |||
| 14:40～15:30 | 大上 雅史（東京科学大学 情報理工学院 情報工学系 准教授） 「AIとシミュレーションが駆動する分子設計」 本講演では、AlphaFold2を軸に、情報学・AIが分子設計・創薬へもたらす革新の可能性について議論する。我々はタンパク質間相互作用を阻害するための低分子設計指針や分子生成、グラフ深層ニューラルネットワークに基づく標的活性予測と解釈可能性を担保したMMGX法、化学言語モデルを活用した天然物様化合物の生成モデルの開発などに取り組んできた。また、AlphaFoldを活用した標的結合ペプチドの設計や、抗体CDR配列設計、タンパク質間相互作用予測なども可能になってきた。ただし、AIによる予測はあくまで予測であり、時には嘘も混じるため、どの範囲まで信じられるか、どのように使えば有効に働くかなど、使う側も「うまく使う」ことが求められる。これからの時代に必要なAI技術の形を、ディスカッションできれば幸いである。 |
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| 15:30～15:55 | 休憩 （コーヒーブレイク） | ||
| 講演（5） 座長： 二村 恵朗（富士フイルム(株)） | |||
| 15:55～16:45 | 長田 裕也（北海道大学 化学反応創成研究拠点（ICReDD） 特任准教授） 「情報科学と自動合成ロボットを活用した有機合成化学実験の効率化／自動化／自律化」 有機合成化学研究において、研究者が種々の条件検討に費やす時間は大きな割合を占めており、その迅速化・効率化は研究の加速及び高度化に直結する重要な課題である。本グループでは、超臨界クロマトグラフィー装置を始めとした各種分析装置を自動合成ロボットに直接接続したスマート合成システムを構築し、さらに最近では測定結果の自動解析プログラムとベイズ最適化アルゴリズムによって次の実験条件の提案を行う機械学習プログラムのインテグレーションにも成功している。本講演では研究事例を通じて有機合成化学研究における実験自動化ロボットの活用について紹介する。 |
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| 16:45～ | 閉会の挨拶 滝澤 忍（阪大産研、 本会「AIと有機合成化学」研究部会幹事） |
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| 徒歩にて会場移動 | |||
| 17:05～19:00 | 情報交換・交流会（懇親会） 近隣会場にて、講師や参加者による情報交換・交流会（懇親会）を行います |
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参加登録費 （税込、講演要旨集（PDF版）を含む）
| 区分 | 企業に所属の方 | アカデミア所属の方 |
|---|---|---|
| 本会「AIと有機合成化学」研究部会員 研究部会の個人部会員 および 法人部会員（各３名まで） |
2,000円 | 1,000円 |
| 有機合成化学協会会員 本会の個人会員 および 本会法人会員の企業等に所属する方 |
5,000円 | 3,000円 |
| 学生 （会員資格有無を問いません） | 無料 | |
| 会員外 （※） | 15,000円 | |
※ただし、共催学会、後援学会の個人会員は、本会会員と同額とします。
情報交換・交流会（懇親会） 参加費： 学生以外 5,000円、学生 1,000円。
申し込み方法
以下の専用フォームよりお申し込みください。
申し込み締切
情報交換・交流会 ： 11月5日（火）まで
講演のみ ： 11月9日（土）まで
申込先・問合せ先
- 〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台1-5
- (公社)有機合成化学協会 事務局
Email: syn.org.chem@tokyo.email.ne.jp
Tel: 03-3292-7621