理化学研究所（理研），物質・材料研究機構らの研究グループは，人工知能（AI）を用いて，所望の特性を持ちかつ合成可能な有機分子の設計に成功した（ニュースリリース）。

近年「深層学習によるAI技術」が飛躍的な発展を遂げ，多数の新しい分子が設計されている。しかし，このようにして設計された有機分子が実際に合成できるのかについては，これまで検証されていなかった。一方，「量子力学に基づいた分子シミュレーション技術」もさまざまな有機分子の性質や安定性をある程度の精度で予測できるようになっている。

研究グループは今回，所望の量子力学的な性質を持ち，かつ安定な有機分子を設計するために，深層学習によるAI技術と量子力学に基づいた分子シミュレーション技術を組み合わせた。

有機ELや有機太陽電池の製作においては，分子の吸収する光を自在に制御することが重要となっている。研究グループは，所望の波長の光を吸収する有機分子を設計し，それが実際に合成可能かを検証した。吸収波長は，紫外から可視光領域の200nm，300nm，400nm，500nm，600nmの5つとした。

設計方法としてはまず，データベースにある原子で構成される分子量400程度の13,000個の有機分子に関する情報（構造式）を入力し，RNNという深層学習によってあらゆる有機分子の法則を学習させた。次に，5つのそれぞれの吸収波長を持つ分子を「モンテカルロ木探索（MCTS）」で探索した。

さらに，MCTSにより探索された分子の性質と安定性を，量子力学に基づいた分子シミュレーション技術である「密度汎関数理論（DFT）」によって計算した。これにより，所望の吸収波長を持ち，かつ安定な有機分子の候補を自動的に計算機で見つけることができるという。

計算の結果，RNNとMCTSにより3,200個の分子が生成され，このうち86個がDFTにより予測された安定かつ所望の吸収波長を持つ分子だった。さらに，この86個の分子のうち6個は，過去に合成された報告があった。

これらの有機分子を実験で合成し，紫外可視吸収スペクトルを測定したところ，6個のうち5個が所望の吸収波長を示すことが分かった。このことから，今回設計した残りの80個の新しい有機分子も所望の光を吸収し，合成できる可能性があるという。

この研究成果により，例えば，太陽電池の集光材料，電気貯蔵材料，有機EL用の発光・ホスト材料などの有機エレクトロニクス分野における機能性分子の開発が加速するとしている。