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J-GLOBAL ID：202202221999863352   整理番号：22A0050609

フローケミストリー フローケミストリーと機械学習の融合

Integrating Flow Chemistry and Machine Learning

著者 (1件)： 間瀬暢之 (静岡大 グリーン科技研)
資料名： Chemical Times  (Chemical Times)
巻： 2022  号： 1  ページ： 17-23  発行年： 2022年01月 
JST資料番号： G0724A  ISSN： 0285-2446  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・フローケミストリーと機械学習の融合について紹介し,プロセス化学に基づくプロセスインフォマティクス(PI)の活用によるフロー有機合成の強化とグリーンものづくりへの展開の展望について概説。
・機械学習を駆使したバーチャルスクリーニングや最適反応条件の探索,デジタル化学プラットフォームの開発と拡充などによりインフォマティクスが先導する新しい研究の進め方は急速に発展。
・合成反応のフロー化により,グリーンプロセスの原則である効率の最大化,廃棄物の最小化およびコストの削減を実現するためには,PIの視点に基づく取り組みが有効。
・PIの活用によりフロー有機合成工程を強化することで,ファインケミカルズ合成に適するkg規模のグリーンものづくりを可能にしたシステムとして定常状態法と,擬定常状態法であるグラジエント法を開発。
・連続型変数最適化手法を離散型変数に拡張した手法の開発により,反応溶媒の最適化が可能になることを紹介。

シソーラス用語： マイクロリアクタ ,  流通反応器 ,  *機械学習 ,  *化学 ,  科学 ,  *化学合成 ,  グリーンケミストリー ,  スクリーニング ,  生産工程 ,  ファインケミカルズ ,  状態 ,  最適化 ,  離散系 ,  傾斜法 ,  溶媒
準シソーラス用語： フローマイクロリアクタ ,  *プロセス化学 ,  インフォマティクス ,  有機合成 ,  グリーン化学合成 ,  バーチャルスクリーニング ,  ハイスループットスクリーニング ,  グリーンプロセス ,  定常状態 ,  連続最適化 ,  グラディエント法 ,  反応溶媒

分類 (2件)： 有機化学反応一般  (CF02010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (37件)：

• Special Issue in Acc. Chem. Res. “Data Science Meets Chemistry” (2021).
• L. Ruddigkeit, R. van Deursen, L. C. Blum, J. L. Reymond, J.Chem. Inf. Model. 52(11), 2864-2875 (2012).
• R. Pollice, G. D. Gomes, M. Aldeghi, R. J. Hickman, M. Krenn, C.Lavigne, M. Lindner-D’Addario, A. Nigam, C. T. Ser, Z. P. Yao,A. Aspuru-Guzik, Acc. Chem. Res. 54(4), 849-860 (2021).
• K. Molga, S. Szymkuć, B. A. Grzybowski, Acc. Chem. Res. 54(5),1094-1106 (2021).
• S. H. M. Mehr, M. Craven, A. I. Leonov, G. Keenan, L. Cronin,Science 370(6512), 101-108 (2020).

タイトルに関連する用語 (4件)： フロー ,  ケミストリー ,  機械学習 ,  融合