ヨウ素の結合エネルギー計算、AIで1.3億倍の速さに 他の物質への応用も 千葉大

千葉大学は10月13日、同大の中島誠也助教（大学院薬学研究院）と根本哲宏教授（同）が、ヨウ素を含む化合物について、化合物内の原子同士が結び付く力である「結合エネルギー」の強さを高速に算出するAIを構築したと発表した。従来の手法に比べて約1.3億倍の速さで結合エネルギーを算出できる他、計算マシンは一般的なPCで十分という。学習データを増やせば他の物質への応用も期待できるとしている。 従来の結合エネルギー計算には、分子が最も安定する構造をコンピュータで算出した上で、その分子構造から数値を導き出す「DFT計算」という手法を使っていたという。しかしDFT計算では分子1つの結合エネルギーを算出するのに数時間から数日が必要になる他、高性能なコンピュータやソフトウェアと、計算に関する専門知識が必要だった。 そこで中島助教らは、結合力が弱く多彩な化学反応を起こす「超原子価ヨウ素」を含む化合物に注目してAI

[toomuchpopcorn]

記事中の図で、優位性をいちいち感嘆符で主張しているのがほほえましい！

[augsUK]

研究内容にあまりにも意外性がなくて逆に驚く。

[skypenguins]

ホワイトボックスモデルの一種である密度汎関数法をブラックボックスモデル(特定の元素だけ？)で高速化したという話だろうが、「機械学習させ」がめちゃくちゃ曖昧だな/これ書いてる人も内容を理解してないだろｗ

[hasiduki]

第一原理計算を非線形モデルで機械学習させるのが流行り？

[houyhnhm]

要は単に結果からの類推なので、結果がほしいだけの人はOKなんだけど。。。。。。

[omega314]

「AI」が「A!」に見えちゃうだろ。あと「AIで○○する」は何も言ってないに等しい。

[stack00]

すごいんだけど、「秒!」ってちょっと笑っちゃった

[deep_one]

推定値？／何でヨウ素なんだろうと思ったが、「計算済みのテーブル」を作る話なのでとにかく元素を決めないと始まらないのか。

[strawberryhunter]

千葉県はヨウ素の世界シェア3割、埋蔵量は世界の3分の2（本当に？）だそうで（Wikipediaから）。

[kamei_rio]

"DFT計算で算出した超原子価ヨウ素約700種の結合エネルギーの数値データを活用し、データセットの75％を各分子の構造名とセットにしてAIに機械学習させ、複数の予測モデルを構築。残り25％で予測精度を検証"

[rawwell]

海外でもやられてる。結晶構造をグラフニューラルネットワークで解析したり。

[nebos]

めちゃくちゃな倍率すぎて笑った