Authors：Yamamoto Keita, Yoshiyasu Hayato, Motomura Hajime, Kinoshita Shunto

Affiliation：Nippon Shokubai Research Alliance Laboratories, Graduate School of Engineering, Osaka University

Abstract：機械学習を用いて材料開発を行うマテリアルズ・インフォマティクス(MI)においてデータの質と量が重要となる。本テーマでは量子化学計算を利用したMIについて検討を行った。具体的な計算内容としては仮想的に発生させたアクリル酸誘導体モノマー構造をもとにGaussian16を用いて構造最適化、エネルギー計算を行った。また、得られたデータを用いて主成分分析を行った。試薬ベンダー3社のHP上に記載されている構造情報をもとに行った計算結果と比較したところ、アクリル酸誘導体の主成分の広がりの方が小さいことが分かった。尚、約2万件の構造最適化計算におおよそ3.2万ノード時間を消費した。