フラグメント分子軌道法で生成したデータを用いた機械学習モデルの開発

加藤 幸一郎, 松本 大夢, 喜多 亮介

doi:10.2477/jccj.2024-0015

フラグメント分子軌道法で生成したデータを用いた機械学習モデルの開発

DOI Web Site 参考文献25件

加藤幸一郎

九州大学大学院工学研究院応用化学部門九州大学分子システム科学センター
松本大夢

九州大学大学院工学研究院応用化学部門
喜多亮介

九州大学大学院工学研究院応用化学部門

書誌事項

タイトル別名

Development of Machine Learning Models withFragment Molecular Orbital Calculation Data

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説明

<p>フラグメント分子軌道(FMO)法はタンパク質全体を量子化学計算可能な稀有な手法である．そして，FMO法によって得られるデータもまた，現状ではタンパク質系の量子化学計算データとして唯一無二のものとなっている．汎用ソフトウェアでは生成が困難なタンパク質の量子化学計算データとそれを用いた様々な機械学習モデルの開発は，近年活性化が著しいAI創薬に大きなインパクトを与えることが期待される．本稿では，筆者らのグループで進めているFMOデータを用いた機械学習モデル(原子電荷予測モデル，相互作用予測モデル，機械学習力場)の開発状況を概説する．</p>