Osada Lab.
信州大学　繊維学部　化学・材料学科
長田研究室

【要旨】糖類は、化石資源に代わる化学原料源として期待されています。また近年、高温高圧水は糖類の反応を行うための低環境負荷な反応場として注目を集めています。しかし、高温高圧水中での糖類の反応では、多様な生成物を生じるため、生成物の予測は困難です。さらに、過去の実験で得られたすべての生成物を完全に同定することも困難です。
　そこで本研究では、高温高圧水中での糖類の反応の生成物を予測するために、自然言語処理（機械学習の１つの手法）を用いました。その結果、自然言語処理を用いる際に、立体化学を明示的に記述した糖類の反応のデータセットを利用することで、予測精度が向上することを明らかにしました。この理由は、自然言語処理において化合物は文字列として扱われ、付加的な情報（立体化学の情報）を含めた文字列を用いることが有効であるためと考えています。
　本研究の成果は、過去の実験的な研究で報告されている生成物や反応経路に加え、新規かつ未報告の生成物や反応経路の予測の可能性も示しています。