図 AIと量子力学に基づく分子シミュレーションを組み合わせ、合成可能分子の設計に成功！^注1）

注1）図中、ロボットのイラストは、Googleが作成および提供している作品から複製または変更したものであり、Creative Commons 3.0 Attributionライセンスに記載された条件に従って使用している。

　本研究は、科学技術振興機構 (JST) のイノベーションハブ構築支援事業「情報統合型物質・材料開発イニシアティブ (MI²I : "Materials research by Information Integration" Initiative)」（法人名：物質・材料研究機構、プロジェクト実施期間：平成27～31年度）による支援を受けて行われました。

　古くから、所望の特性を持つ有機分子を計算機に設計させる技術が注目されてきました。しかしその多くは、有機分子を構成する化学法則を前もって人が入力しておく必要があり、労力がかかる上に、全ての法則を網羅することは不可能でした。ところが、近年の「深層学習による人工知能（AI）技術」の発展によって、複雑な有機分子を構成する法則を自動で計算機に学習させることが可能になりました。これにより、AIを用いて機能性分子を設計する技術は飛躍的な発展を遂げ、多数の新しい分子が設計されました。しかし、このようにして設計された有機分子が実際に合成できるのかについては、これまで検証されたことはありませんでした。
　一方で、「量子力学に基づいた分子シミュレーション技術」も成熟の域に達し、さまざまな有機分子の性質や安定性をある程度の精度で予測できるようになっています。特に、機能性分子の多くには、分子の量子力学的性質から発現される特性が利用されており、分子シミュレーションは分子設計に不可欠な技術であるといえます。
　そこで共同研究グループは、所望の量子力学的な性質を持ち、かつ安定な有機分子を設計するために、深層学習によるAI技術と量子力学に基づいた分子シミュレーション技術を組み合わせることにしました。

　有機分子の量子力学的な性質を最も反映する特性の一つに「光吸収」があります。分子が吸収する光の波長や強さは、分子によって異なります。有機ELや有機太陽電池の製作では、分子が吸収する光の強さや波長を調整する必要があることから、分子の吸収する光を自在に制御することが有機エレクトロニクス機器の開発において重要です。
　共同研究グループは、所望の波長の光を吸収する有機分子を設計し、それが実際に合成可能かを検証しました。吸収波長は、紫外から可視光領域の200ナノメートル（nm、1nmは10億分の1メートル）、300 nm、400 nm、500 nm、600 nmの五つとしました。
　設計方法としてはまず、データベースにある水素（H）、炭素（C）、窒素（N）、酸素（O）原子で構成される分子量400程度の13,000個の有機分子に関する情報（構造式）を入力し、「Recurrent Neural Network（RNN）^[3]」という深層学習の手法によってあらゆる有機分子の法則を学習させます。次に、五つのそれぞれの吸収波長を持つ分子を「モンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search：MCTS）^[4]」という手法で探索します（分子生成、図1）。さらに、MCTSにより探索された分子の性質と安定性を、量子力学に基づいた分子シミュレーション技術である「密度汎関数理論（Density Functional Theory：DFT）^[5]」によって計算します（シミュレーション、図1）。これにより、所望の吸収波長を持ち、かつ安定な有機分子の候補を自動的に計算機で見つけることができます。

図1　AI技術による有機分子の設計のフロー図

まず、RNNとMCTS（モンテカルロ木探索）を組み合わせた手法で有機分子を生成する。次に、生成された有機分子の性質と安定性を、量子力学に基づいた分子シミュレーション（DFT）により得る。その後、評価を行い、次の分子生成に反映させる。

　実際には、一つの吸収波長を持つ分子の設計に2日間計算し、五つの波長について計10日間の計算を行いました。その結果、RNNとMCTSにより生成された分子は3,200個で、このうち86個がDFTにより予測された安定かつ所望の吸収波長を持つ分子でした。さらに、この86個の分子のうち6個は、過去に合成された報告がありました。そこで、これらの有機分子を実験で合成し、紫外可視吸収スペクトルを測定したところ、6個のうち5個が所望の吸収波長を示すことが分かりました。その一例を図2に示します。このことから、今回設計した残りの80個の新しい有機分子も所望の光を吸収し、合成できる可能性があると考えられます。
　共同研究グループはこのようにして、適切な量子力学に基づいた分子シミュレーション技術をAI技術と組み合わせることにより、所望の性質を持った合成可能な分子を設計できることを世界で初めて示しました。

図2　実際に合成したAIで設計された分子の吸収スペクトル

400nmの光を吸収する分子としてAIが生成し、実際に実験で合成された有機分子の紫外吸収スペクトル（紫）とDFTのスペクトル（緑）が、どちらも400 nmに吸収を持つことがわかる。