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J-GLOBAL ID：202202214622834335   整理番号：22A1162761

機械学習支援仮想スクリーニングによる有機ラジカル高分子電池のための鉛低電位ラジカル候補の発見【JST・京大機械翻訳】

Discovery of lead low-potential radical candidates for organic radical polymer batteries with machine-learning-assisted virtual screening

著者 (2件)： Li Cheng-Han (Department of Chemistry, Texas A&M University, College Station, TX 77842, USA. [e-mail]) ,  Tabor Daniel P.
資料名： Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability  (Journal of Materials Chemistry A. Materials for Energy and Sustainability)
巻： 10  号： 15  ページ： 8273-8282  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0204B  ISSN： 2050-7488  CODEN： JMCAET  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実用的な電池応用における有機レドックス活性ポリマーのさらなる開発には,高速電荷移動動力学を持つ新しい低還元電位分子の発見と開発が必要である。理論的方法は,大きな初期スクリーニング空間における鉛ラジカル候補の発見を助けることができるが,材料の機能特性を予測するためには,低コスト(正確な)方法が必要である。本論文では,660の候補分子の初期空間におけるリード低電位候補分子を同定するために,2目的(電位および二量体電子結合)仮想スクリーニングキャンペーンを行った。スクリーニングは,電圧スクリーニングタスクのために訓練されたGaussプロセス回帰モデルを採用することによって加速される。モデルは,モデルの特徴として,コアグループ化学フィンガープリントと低コスト半経験的量子化学計算の組み合わせを取る。最高予測電子結合を持つ候補を同定するために,初期空間のトップ-10%予測最低還元ポテンシャル分子をさらにスクリーニングした。スクリーニングキャンペーンから,一連の有望なレドックス活性分子および2つのパレート最適分子(N-メチルフタルイミド)を同定した。Copyright 2022 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 還元 ,  電圧 ,  *電位 ,  電荷移動 ,  *電池 ,  *高分子 ,  酸化還元反応 ,  二量体 ,  回帰モデル ,  *スクリーニング ,  *機械学習
準シソーラス用語： *バーチャルスクリーニング ,  量子化学計算 ,  還元電位 ,  *有機ラジカル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 物理的手法を用いた吸着の研究  (CB12043P) ,  太陽電池  (NC03084O) ,  二次電池  (YB04030K) ,  電気化学反応  (CB07050F) ,  吸着剤  (YB03000W)

タイトルに関連する用語 (10件)： 機械学習 ,  支援 ,  仮想スクリーニング ,  有機ラジカル ,  高分子 ,  電池 ,  鉛 ,  電位 ,  ラジカル ,  発見