改善することを示すことができました。性能向上ができないかを考えました。加え、結果としてオリジナルの手法よりも精度の高い予測値を得ることができました。化学的な観点から考えると、多重辺、すなわち結合次数の識別は物性予測において非常に重要な情報です。例としてエタンとエチレンの違いを考えます。エチレンはエタンの炭素原子同士の結合を単結合から二重結合に変えた化合物ですが、分子の構造はエタンとは大きく異なります。エチレンでは二重結合の存在によって構造の立体性が失われ平面構造になります。高くなるため、エチレンとエタンは反応性が異なってきます。他にも、窒素原子同士の間に三重結合の存在する窒素は他の化合物と反応しにくい不活性ガスとして知られており、食品を新鮮に保つためのパッキング等に用いられていますが、一方で窒素原子同士を単結合でつなぎ、各窒素に2つの水素原子が結合したヒドラジンは反応性が高く、ロケットエンジンの推進剤に用いられます。(結合次数を考慮しないと同じグラフになります。化合物の反応性が変わることは多々あることです。(本実験の物性値には存在しません。シフトし可視光吸収を示す場合があり、これは化合物の色と関係します。このように結合次数が変わるだけで変化する物性値は数多くあり、結合次数の識別ができるようになったということはこれらの物性値の違いも識別できるようになったと言えます。入力する際の化合物の適切なグラフ表現に関しては目立って研究がなされているようには見えませんでした。今回紹介した結合次数以外にも、結合としては明示的に書かれない水素結合などの分子間力や立体的な配置など、物性や反応性に大きく影響する要素は数多く存在します。グラフは化合物の構造をシンプルに表しますが、それによって失われてしまう情報もたくさんあるのです。手法が出てくるかもしれません。ALBERTでは、様々な専門的バックグラウンドを持つデータサイエンティストを募集しています。詳しくは採用ページ(https://www.albert2005.co.jp/saiyo/?place=blog_text)をご覧ください。先進技術セクションでアルバイトをしています。専門は工学の触媒化学です。