AIで有機結晶の機能を向上 実験を73倍効率化：分子設計と実験条件を最適化

早稲田大学の研究グループは、分子設計と実験条件の最適化に2種類の機械学習を活用し、極めて効率よく光駆動有機結晶の発生力を高めることに成功した。従来方法に比べ、条件検索は73倍速く、発生力は最大3.7倍も大きいという。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

サリチリデンアミン分子に着目、発生力は最大3.7倍、条件探索は73倍に

　早稲田大学の研究グループは2025年4月、分子設計と実験条件の最適化に2種類の機械学習を活用し、極めて効率よく光駆動有機結晶の発生力を高めることに成功したと発表した。従来方法に比べ、条件検索は73倍速く、発生力は最大3.7倍も大きいという。

　光によって変形する光駆動有機結晶は、軽量で遠隔制御が可能なアクチュエーターとして注目されている。ただ、実用化に向けては発生できる力をもっと大きくする必要がある。しかし、発生力は結晶の物性やサイズ、光強度など複数の要因に依存することから、高出力にするための最適な条件を割り出すことが極めて難しかったという。

　研究グループは今回、「LASSO回帰」と「ベイズ最適化」という2種類の機械学習を活用し、分子設計と実験条件の最適化に取り組んだ。光駆動有機結晶としては「サリチリデンアミン分子」に着目した。

開発手法の概要［クリックで拡大］ 出所：早稲田大学

　実験では、最適なサリチリデンアミン分子を合成するため、LASSO回帰を活用しヤング率に影響を及ぼす分子の部分構造を調べた。これにより、主に水素結合を形成する部分構造を「正の相関因子」として、ベンゼン環およびハロゲンを「負の相関因子」として、それぞれ同定した。これらの知見に基づき、多様なヤング率と結晶サイズを有するサリチリデンアミン分子の設計が容易となった。

今回合成したサリチリデンアミン分子［クリックで拡大］ 出所：早稲田大学

　次に研究グループは、ベイズ最適化を活用し発生力を最大化するための実験条件を探索した。初期データとして10通りの条件下で発生力を測定した。ベイズ最適化による能動的な結晶サンプリングにより、合計110回の測定を行い37.0mNという発生力を得ることができた。この値は、従来の発生力に比べ3.7倍も大きいという。また、探索効率は、単純な総当たりと比べ、73倍以上も高い効率であることが分かった。

ベイズ最適化における発生力の推移［クリックで拡大］ 出所：早稲田大学

　今回の研究成果は、早稲田大学データ科学センターの谷口卓也准教授と、同理工学術院の朝日透教授、同大学院先進理工学研究科一貫制博士課程5年（研究当時）の石崎一輝氏らによるものである。