＜創薬デザイン・フロー合成・実験最適化への期待＞有機化学における機械学習の導入ポイント・活用事例-分子の記述・操作/予測モデル/最新の深層学習活用例etc-

セミナー趣旨

  近年、ＡＩや機械学習の進歩が、有機化学の研究に新たな可能性をもたらしています。ここ最近ではChatGPTの登場以来、その期待はさらに加速しており、有機化学の分野においても創薬デザイン、反応予測、実験条件の最適化など、多岐にわたる用途が期待されています。特に、フロー合成や実験のロボット化とも相性が良いことも注目されています。一方で、有機化学の現場にＡＩ・機械学習技術の導入を進めると、プログラミングをはじめ、ＡＩに関する知識とノウハウを求められることがあります。
  本セミナーでは、主として下記の内容について、ＡＩや機械学習を専門としない方にも理解できる様、わかりやすく講義します。また、プログラミングにおいてChatGPTを活用しつつ行うため、プログラミング初心者でもわかりやすい例を示しながら行います。

習得できる知識

・ＡＩ・機械学習の基礎知識
・実験現場にＡＩ・機械学習を導入する際の注意点
・Ｐｙｔｈｏｎを使った有機化学データの分析法
・有機化学へのＡＩ・機械学習技術導入に関する最近の動向

セミナープログラム

1. 有機合成における機械学習への期待と課題
　1）機械学習の基本
　2）機械学習を用いた有機合成への導入ポイント
　3）機械学習を用いた有機化学応用における課題
2. 計算機上で分子を記述する方法について
　1）計算機上で分子を記述する方法について
　　a) SMILESやそのほかの分子記述方法　
　2）Pythonを使った分子の基本操作
　　a) 分子を操作・検索する
　　b) SMILESと分子の表示
　3) 分子の記述子およびフィンガープリントについて
　4) Pythonを使った記述子/フィンガープリントの計算方法
　　a) 分子の記述子ヒストグラム
　　b) 特定の官能基を持つ分子の検索・置換
　　c) フィンガープリントを計算する
3. 機械学習による分子の性質の予測
　1) 機械学習による予測モデルの考え方
　　a) 識別問題の基本
　　b) 識別問題の評価方法　
　　c) 回帰問題の基本
　　d) 識別問題の評価方法
　2) Pythonを用いた予測モデルの構築例
　3) 予測結果の解釈と説明可能AI（XAI）について
4. 予測モデルを用いたさらなる応用
　1) 分子の生成
　　a) フラグメントベースの生成
　　b) 骨格ベースの生成
　2) ケミカルスペースの可視化
　　a) ケミカルスペースについて
　　b) ケミカルスペース上での予測結果の可視化
　3) 実験条件の最適化
　　a) ベイズ最適化の基本 
　　b) ベイズ最適化を用いた実験条件最適化の例
5. 最近の深層学習を使った有機化学
　1) 深層学習の基本
　2) 有機化学への深層学習の応用例の紹介
　3) ChatGPT時代における有機合成への応用の紹介

セミナー講師

 京都大学 医学研究科 講師    小島 諒介 先生

■ご経歴
2014年：東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻 修士課程修了
2017年：東京工業大学大学院 情報理工学研究科 情報環境学専攻 博士課程修了、博士(工学)
2017年：京都大学医学研究科 大学院医学研究科人間健康科学系専攻 特定助教
2021年：京都大学医学研究科 大学院医学研究科人間健康科学系専攻 講師
■ご専門および得意な分野・ご研究
ケモインフォマティクス、医療AI、人工知能
■本テーマ関連学協会でのご活動
デジタル有機合成教育動画
有機化学×機械学習：イントロダクション　回帰・分類
https://youtu.be/XEsXan2jhl4
第41回ケムステVシンポ講師
https://www.chem-station.com/blog/2023/11/vs41.html

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
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• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
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