[3J1-OS-15a] AI for Scienceのリアル

9:45 〜 10:00

[3J1-OS-15a-04] 医薬・材料をつなぐ有機結晶研究におけるAI駆動型探索の実像

〇谷口 卓也¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：

結晶構造予測、有機結晶、ベイズ最適化

有機結晶は、医薬品においては多形や結晶安定性を通じて品質・有効性を左右し、材料科学においては光応答性や機械特性などの機能発現を担う、両分野に共通する重要な研究基盤である。しかし、その設計や探索は分子構造、結晶構造、実験条件が複雑に絡み合い、従来は試行錯誤に大きく依存してきた。本発表では、有機結晶を対象とした2つの研究事例を通じて、AI駆動型探索が実験科学の現場でどのように機能しているか、その実像を示す。
一つ目は、フォトアクチュエータ有機結晶の性能最適化において、分子設計と実験条件探索の双方に機械学習とベイズ最適化を導入し、実験回数を大幅に削減しつつ最大出力を更新した事例である。二つ目は、医薬・材料双方で鍵となる結晶構造予測に対し、空間群・密度予測モデルとニューラルネットワークポテンシャルを組み合わせることで、探索空間そのものをAIにより縮約した研究である。これらの事例から、AIはin silicoに閉じた加速手法ではなく、実験と結晶科学を結ぶ意思決定層として機能し得ることを議論する。