LLM活用の有機分子設計手法 AIが候補を紹介：マテリアルズインフォマティクス

東京大学は、大規模言語モデル（LLM）を用いた有機分子の設計手法を開発した。自然言語を介したAIとの対話により、実験による試行錯誤や高度な背景知識が必要とされる分子設計を効率化した。

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　東京大学は2025年3月27日、大規模言語モデル（LLM）を用いた有機分子の設計手法を開発したと発表した。自然言語を介したAI（人工知能）との対話により、実験による試行錯誤や高度な背景知識が必要とされる分子設計を効率化した。

大規模言語モデルを用いた対話的な分子設計［クリックで拡大］ 出所：東京大学

　研究チームは、大量のテキストデータで訓練されたML（機械学習）モデルであるLLMに着目。LLMは、人間のような自然な文章生成が可能で、自然言語で人間と対話できるという特性を持つ。一般的な対話から専門的な議論まで対応するため、分子設計のタスクにおいて、人間と機械が相互にフィードバックしながら効果的に協働することが期待できる。

　今回の研究では、分子シミュレーションで生成したビッグデータと実験化学者が蓄積した分子設計の経験的知識を自然言語でLLMに教えることで、新しい有機分子の候補を取得することに成功した。また、LLMが提案する有機分子に対し、分子シミュレーションの結果や経験的知識に基づくフィードバックを自然言語ですることで、分子を改善していくことができる。

大規模言語モデルを用いた分子設計システムの概要［クリックで拡大］ 出所：東京大学

　一例として、構築した分子設計システムを、無機多孔質材料「ゼオライト」の結晶化を促進する有機構造規定剤の設計に適用した。有機構造規定剤はゼオライトの結晶構造の内部空間に入り込んで特定の結晶相の生成を促すが、同システムにより、この内部空間の形状に合う有機物を設計できた。実験で性能が実証されている有機分子に加え、類似した有機分子や新規の有望候補の生成にも成功している。

AEI型、CHA型、ITE型のゼオライトに対して大規模言語モデルが提案した有機構造規定剤［クリックで拡大］ 出所：東京大学

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