機械学習によるヨウ素の結合エネルギーの予測

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（注1）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（注2））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。 研究の背景 図1 結合エネルギー算出方法 千葉県は世界のヨウ素生産量のうち25%を占めており、ヨウ素は日本が有する貴重な天然資源です。ヨウ素は体内で甲状腺ホルモンの合成、また