清野研究員がR&D支援センター講習会で「人工知能（AI）技術と
電子状態情報を用いた化学反応予測および反応条件最適化」に関して招待講演を行いました。

日程：　2019年1月22日（火）12:30～16:30
場所：　商工情報センター（カメリアプラザ）

プログラム
１．人工知能技術の概要
1-1　人工知能技術とは
1-2　人工知能技術の種類
1-3　機械学習の概要
1-4　進化計算の概要
２．化学における機械学習のための記述子
2-1　化合物の構造的特徴を表した記述子
2-2　量子化学計算による電子的特徴を表した記述子
３．化学において人工知能技術に期待されていること
3-1　実験的な観点から
3-2　理論的な観点から
４．機械学習と電子状態情報を用いた化学反応予測
4-1　反応予測システムの歴史
4-2　機械学習を用いた反応予測システム
4-3　機械学習と電子状態情報を用いた反応予測システムの詳細
4-4　有機化学反応に対する反応予測システムの精度と化学的観点からの解析
4-5　均一系触媒における有機化学反応に対する反応予測
4-6　将来展望
５．機械学習と量子化学計算による反応条件最適化
5-1　反応条件および実験で得られた収率の間の機械学習による解析事例
5-2　電子状態情報を利用した反応条件および収率の間の機械学習による解析事例
5-3　将来展望
６．その他の人工知能技術の適用例と将来展望
キーワード
化学反応、合成、ディープラーニング、機械学習、研修、講習会

さきがけ「マテリアルズインフォマティクス」国際会議にて、ポスター発表（1件）を行いました。

日程：2019年2月9日(土)-11日(月)
場所：東京大学　小柴ホール

ポスター発表

• J. Seino, R. Kageyama, M. Fujinami, Y. Ikabata, H. Nakai, “Orbital-free density functional theory with semi-local machine-learned kinetic energy density functional”.

4th China-Japan-Korea Workshop on Theoretical & Computational Chemistry (CJK-WTCC-IV)において、周研究員が招待講演を行いました。

日程：2019年1月9日(水)～12日（土）
場所：南京大学

招待講演

• C.-P. Chou, “Development of Automatized Density-Functional Tight-Binding Parameterization”.

＜中井談＞最後にPanel Discussionも行われ、3か国における理論化学の現状などが議論され、今後のCJK-WTCCの活動へいくつかの提案がまとめられました。

中井教授がスーパーコンピュータワークショップ2018「理論・計算科学の挑戦：量子化学とシミュレーションからの展望」（自然科学研究機構）で招待講演を行いました。

日程：　2019年1月16-17日
場所：　岡崎コンファレンスセンター

講演題目：　”大規模化学反応シミュレーションプログラムDCDFTBMDの開発と応用”
講演日程：　2019年1月17日9:30-10:10

第8回量子化学スクール（分子研）にてポスター発表を7件行いました
日程：2018年12月17日(月)-19日(水)
場所：岡崎コンファレンスセンター
主催：自然科学研究機構 分子科学研究所
ポスト「京」重点課題５
計算物質科学人材育成コンソーシアム（分子科学）
理論化学研究会
共催：理化学研究所　計算科学研究センター（R-CCS）
自然科学研究機構 岡崎共通研究施設 計算科学研究センター
世話人： 藤田貴敏（分子研）、中井浩巳（早稲田大学）、中嶋隆人（理研R-CCS）、江原正博（分子研、計算セ）

ポスター

• 稲森真由，”ポテンシャルエネルギー曲面の交差構造における電子状態的な支配因子の探索”.
• 河本奈々，”大規模励起状態ダイナミクス法の開発とその応用”.
• 中村海里，”インフォマティクス手法を導入したエネルギー密度解析手法の開発”.
• 高島千波，”カチオン性金属触媒を用いたC-H活性化反応に対する理論的研究”.
• 岡田千果，”バクテリオロドプシンの長距離プロトン移動過程に対する大規模量子的分子動力学シミュレーション”.
• 藤代天佑，”Rh/CeO2界面におけるNO-CO反応の理論的解析”.
• 中村崇玖，”Rh上のNO+CO反応の理論的解析に向けた密度汎関数強束縛法パラメータの精度検証”.