本プロジェクトでは、計算化学分野で開発された反応経路自動探索技術と数理情報学分野で発展してきた組合せ最適化技術を基盤とし、量子化学計算、情報科学、さらにはマテリアルズ・インフォマティクスの技術を統合することで、化学反応における「原子の動きの全貌」を予測し、有用な未知反応を次々に提案する「化学反応創成知能」を創出します。 以下に、本プロジェクトが構想する「化学反応創成知能」の概要を説明します。

反応経路データベースの構築

「化学反応創成知能」の基盤となるのは、コンピュータ上での量子化学計算による反応経路データベースです。反応経路データベースは、世界初の汎用反応経路自動探索プログラムGRRMに搭載されているAFIR法によって作成することができます。AFIR法は、化学組成を入力すると、量子化学計算によって求められるポテンシャルエネルギーの情報に基づいてその化学組成で可能な異性体、各異性体の分解・生成経路、および、異性体間の異性化経路を網羅予測する手法です。そこで、様々な化学組成を入力とする反応経路自動探索を実行し、得られる反応経路をデータベース化していきます。さらに、得られるデータベースを様々な目的で利活用できるよう、ウェブベースのデータプラットフォームを構築します。

反応経路データベースから予測される未知の化学反応の実証実験

データベース上に予測された化学反応の実証実験にも取り組みます。量子化学計算による化学反応データベースには、人間が思いつきにくい新奇な化学反応が含まれるため、それらを実際に実験し、実現することには大きな価値があります。その中に、人類の役に立つ、革新的な化学反応が含まれることも期待しています。実証実験には、未知反応を発見して実用化する、という目的のほかに、計算のみに基づくバーチャルなデータベースと現実の化学とを結びつける役割もあります。

加えて、合成ロボットを導入します。これにより、実証実験の効率が大幅に上がると期待されます。また、プロジェクトの後半では「化学反応創成知能」と合成ロボットとを繋げる研究にも取り組みます。すなわち、「化学反応創成知能」が予測した化学反応を合成ロボットへと伝え、次々に実証実験を実施するシステムを構築します。また、サブプロジェクトとして、合成ロボットを活用することで実験科学的な化学研究の一部（または大部分）をリモート化する試みも実施します。これにより、新型コロナウイルス感染症の流行下における実験化学系ラボ運営の在り方を変革します。

計算対象を選択し、自動的にデータベースを成長させる仕組みの構築

このとき、どのような化学組成を計算対象として選択するかがデータベースの価値を左右します。プロジェクト前半では、化学の知識に富んだ有機化学者が計算対象を選択していきます。一方、「化学反応創成知能」の実用性を確保するためには、データの多様性が重要です。つまり、広大なケミカルスペースから計算対象を系統的に選び出す仕組みが必要になります。その際、ケミカルスペースが広大すぎるため、単純なやり方はすぐに破綻してしまいます。そこで本プロジェクトでは、組合せ最適化技術を駆使することによってこの難題を克服します。最終的には、次に計算すべき対象を選択し、自動的にデータベースを成長させていく仕組みを構築します。

社会のニーズに応じた提案を行う仕組みの構築

最後に、データベースから何を提案するか、という問いが残ります。これは、知られていない化学変換を含むこと、原料が容易に手に入ること、生成物の価値が高いこと、などといった因子を総合的に評価して判断すべきです。そこで、機械学習等を駆使し、既知反応や原料分子のカタログ等を参照しつつ、ニーズに応じた提案を行う仕組みの構築を目指します。

予測と制御が可能な新たな領域へ

以上に加えて、本プロジェクトの基盤技術となっている反応経路自動探索法や組合せ最適化技術などといった要素技術の改良や汎用化・一般化にも取り組んでいきます。

我々は、「化学」が試行錯誤の学問から予測と制御が可能な新たな領域へと発展し、医薬品やデバイスの素となる有用な分子を自在に合成できる未来を思い描いています。本プロジェクトによって創出される「化学反応創成知能」が、その礎となると期待しています。