[发明专利]化学结构产生装置、化学结构产生程序以及化学结构产生方法在审
申请号: | 202080058612.X | 申请日: | 2020-08-18 |
公开(公告)号: | CN114258573A | 公开(公告)日: | 2022-03-29 |
发明(设计)人: | 渕胁纯太;泷本嘉夫 | 申请(专利权)人: | JSR株式会社 |
主分类号: | G16C20/10 | 分类号: | G16C20/10;G06N20/00;G16C10/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王秀辉 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 化学 结构 产生 装置 程序 以及 方法 | ||
本发明的化学结构产生装置具备产生部和控制部。产生部基于化学反应列表和由一个以上的化合物构成的反应物列表,生成由一个以上的化合物构成的生成物列表。控制部将生成物列表作为新的反应物列表给予至产生部,并且进行具有反应物列表和生成物列表中的至少一种列表的数据库的更新,并使产生部基于新的反应物列表以及化学反应列表生成新的生成物列表。
技术领域
本发明涉及化学结构产生装置、化学结构产生程序以及化学结构产生方法。
背景技术
对使用计算机模拟,通过机器学习设计具有有用的性质的分子的方法很感兴趣。作为一个例子,首先,在学习阶段,使用学习用的数据集并例如通过深层学习等机器学习生成学习完毕模型,接着在执行阶段,使用在学习阶段生成的学习完毕模型,进行例如物性值的预测、具有所希望的物性的分子的探索。
在这里,例如为了进行深层学习等机器学习而需要大量的学习用数据(训练数据),所以如何高效地生成高质量的学习用数据很重要。从这样的观点考虑,自动地产生适合被用作机器学习的学习用数据的分子结构的化学结构产生装置很重要。
在这里,相对于原子数量可能的分子结构的数量随着原子数量增大而呈指数函数增大,产生组合爆炸,所以全面产生成为候补的分子结构实际上是不可能的。此外,若原子数量增加,则可利用的分子即实际稳定地存在且可用于商业的分子的数量相对于可能存在的分子结构的数量的比急剧减少。在进行机器学习的基础上,使用包含许多不能用于商业的分子结构的学习用数据的情况在时间方面和经济方面均效率极低。因此,期望能够仅高效地产生可用于商业且价值较高的分子的化学结构产生装置。
专利文献1:国际公开第9501606号
专利文献2:美国专利申请公开第2018/096100号说明书
专利文献3:日本特开2001-058962号公报
专利文献4:国际公开第9736252号
发明内容
本发明的目的在于高效地产生适合被用作机器学习的学习用数据的分子结构。
为了解决上述课题并实现目的,本发明的化学结构产生装置具备产生部和控制部。产生部基于化学反应列表和由一个以上的化合物构成的反应物列表,生成由一个以上的化合物构成的生成物列表。控制部将生成物列表作为新的反应物列表给予至产生部,并且进行具有反应物列表和生成物列表中的至少一种列表的数据库的更新,并使产生部基于新的反应物列表以及化学反应列表生成新的生成物列表。
另外,本发明的化学结构产生程序是使计算机执行以下处理的程序:基于化学反应列表和由一个以上的化合物构成的反应物列表,生成由一个以上的化合物构成的生成物列表的处理;给予生成物列表作为新的反应物列表的处理;进行具有反应物列表和生成物列表中的至少一种列表的数据库的更新的处理;以及基于新的反应物列表以及化学反应列表生成新的生成物列表的处理。
另外,本发明的化学结构产生方法是由化学结构产生装置执行的化学结构产生方法,其中,基于化学反应列表和由一个以上的化合物构成的反应物列表,生成由一个以上的化合物构成的生成物列表;给予生成物列表作为新的反应物列表;进行具有反应物列表和生成物列表中的至少一种列表的数据库的更新;以及基于新的反应物列表以及化学反应列表生成新的生成物列表。
根据本发明,能够高效地产生适合被用作机器学习的学习用数据的分子结构。
附图说明
图1是表示本发明的实施方式的化学结构产生装置的概要的图。
图2是表示第一实施方式的化学结构产生装置中的化学反应列表的一个例子的图。
图3是表示第一实施方式的化学结构产生装置中的禁止反应列表的一个例子的图。
图4是表示第一实施方式的化学结构产生装置进行的处理的流程的流程图。
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