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J-GLOBAL ID：202202288250324431   整理番号：22A1160899

逆合成知識を組み込んだAI駆動合成ルート設計【JST・京大機械翻訳】

AI-Driven Synthetic Route Design Incorporated with Retrosynthesis Knowledge

著者 (7件)： Ishida Shoichi (Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Terayama Kei (Graduate School of Medical Life Science, Yokohama City University, Kanagawa, Japan) ,  Terayama Kei (Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Kojima Ryosuke (Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Takasu Kiyosei (Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Okuno Yasushi (Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Okuno Yasushi (HPC- and AI-driven Drug Development Platform Division, RIKEN Center for Computational Science, Hyogo, Japan)
資料名： Journal of Chemical Information and Modeling  (Journal of Chemical Information and Modeling)
巻： 62  号： 6  ページ： 1357-1367  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0294A  ISSN： 1549-9596  CODEN： JCISD8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータ支援合成計画(CASP)は,それらの実験,直感,および知識を利用する逆合成分析を行う際の化学者を支援することを目的とする。深層ニューラルネットワークを含む機械学習(ML)技術における最近のブレークスルーは,人間介入なしにデータ駆動合成ルート設計を大幅に改善した。しかし,実用的な合成計画のためのMLによる化学知識の学習は,まだ十分には達成されておらず,挑戦的な問題である。本研究では,有望な探索方向の評価への調整可能なパラメータとして知識を導入する「ReTReK」と呼ばれるレトロ合成知識の様々な部分を統合したデータ駆動CASPアプリケーションを開発した。実験結果は,ReTReKが特定のレトロ合成知識に基づく合成ルートを首尾よく探索し,知識で検索された合成経路が知識のないものを好むことを示した。データ駆動CASPアプリケーションへの調整可能なパラメータとしてレトロ合成知識を統合する概念は,既存のデータ駆動CASPアプリケーションと開発中のそれらの両方の性能を増強することが期待される。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *応用プログラム ,  パラメータ ,  CAE【計算機】 ,  機械学習
準シソーラス用語： データ駆動 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 知識 ,  AI ,  設計