[24a-E203-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [24a-E203-4] 転移学習を用いたトルエンに対する有機化合物の溶解度予測

〇岡田 智悠¹、松井 弘之¹ (1.山形大工)

キーワード：機械学習、有機半導体、グラフ畳み込みニューラルネットワーク

有機エレクトロニクス分野では、印刷プロセスによるセンサーや回路の作製が研究されている。そのための有機半導体インクを調製する際、溶解度は重要な物性値となる。しかし、機械学習によって有機溶媒に対する溶解度を予測する手法の確立は未だされていない。本研究では、少数データから精度よく学習を行える転移学習を使用して、有機化合物の構造式からトルエン溶媒に対する溶解度の予測を行う機械学習モデルを構築した。