機械学習によるヨウ素の結合エネルギーの予測 従来法の1.3億倍のスピードでの予測に成功

　千葉大学大学院薬学研究院 中島誠也 助教及び根本哲宏 教授は、超原子価ヨウ素と呼ばれるヨウ素含有分子の結合エネルギーを人工知能により算出する予測モデルの構築に成功しました。
分子は原子と原子が結合して成り立っています。その結合の強さを表す値、すなわち結合エネルギーの算出は、分子の安定性や反応性の指標となる重要なパラメーターです。この方法によって、従来の計算方法（DFT計算）に比べ、1.3億倍ものスピードで結合エネルギーを算出することが可能となりました。
この研究成果は、2021年10月12日にネイチャー・リサーチ社のオープンアクセス学術誌である「Scientific Reports」に掲載されました。