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Reac-Discovery は、数学的モデリング、機械学習、自動化された実験を統合して、自律型実験システムの汎用性の課題に対処します。
かつて、反応器工学において、規則的な気孔を持つ「周期的開気孔構造（POC）」を精密に作製するために3Dプリント技術が用いられていました。「グリッド状」反応器として知られるこれらの構造は、ガス、液体、熱のスムーズな流れを可能にし、反応効率の向上につながる可能性があります。人工知能（AI）の導入により、実験室の自己制御能力がさらに向上しました。自動化プラットフォームは温度、流量、反応の進行状況をリアルタイムで監視し、そのデータに基づいて実験計画を自律的に最適化できます。セルフドライビングラボ（SDL）と呼ばれるこれらのシステムは、原子炉設計に前例のない精度とスピードをもたらします。
しかし、デジタル化と自動化実験の組み合わせによってもたらされた画期的な進歩にもかかわらず、既存の研究では、多孔性、表面積、屈曲度といった幾何学的パラメータに関する統一モデルが依然として欠如しています。数値流体力学（CFD）シミュレーションなどの従来の手法は、効率の低さや計算コストの高さといった制約があるだけでなく、構造化反応器の設計は多くの場合、手作業による経験と専用ソフトウェアに依存しています。普遍的に適用可能なフレームワークがないため、異なるシステム間での再利用性と普遍性は制限されます。
従来の方法の限界に対応して、スペインのIMDEA材料研究所の研究チームは、半自律型デジタルプラットフォーム「Reac-Discovery」を立ち上げました。周期的なオープンポア構造に基づいて、設計、製造、最適化モジュールを統合した閉ループシステムが採用されており、複数の反応器の評価を並行して実行でき、リアルタイムの核磁気共鳴（NMR）モニタリング、プロセスパラメータとトポロジカル記述子の機械学習（ML）最適化の機能を備えています。性能、反応効率を向上させ、材料消費量を削減しながら、システムの汎用性が向上します。
関連する研究結果は、「Reac-Discovery: 連続フロー触媒反応器の発見と最適化のための人工知能駆動型プラットフォーム」というタイトルで Nature Communications に掲載されました。
研究のハイライト:
* 数学的モデリング、機械学習、自動化された実験システムを統合し、幾何学的設計と 3D 印刷から実験の最適化まで、触媒反応器プロセス全体を統合します。
* トポロジカルパラメータを最適化空間に組み込むことで、温度や流量などの単一変数を制御する従来の方法の限界を打ち破り、幾何学的構造とプロセス条件の同時最適化を実現します。
* ニューラルネットワークベースの性能予測モデルを構築し、機械学習駆動型アルゴリズムシステムを開発し、性能モデルを使用して原子炉性能の迅速な評価と反復を実現し、実験効率とリソース利用率を大幅に向上させます。
用紙のアドレス:
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閉ループ最適化をサポートするデータセットを自律的に生成する
本研究では、公開されているデータセットは利用していません。研究チームはReac-Discoveryプラットフォームを活用し、実験中の構造、印刷可能性、反応性能を網羅した多次元内部データセットを独自に生成しました。プラットフォームの3つの機能モジュールであるReac-Gen、Reac-Fab、Reac-Evalに基づき、本研究で生成されたデータセットは以下の3つの部分に分かれています。
* 構造パラメータ化データセット：Reac-Genは、数学パラメータ化モデルを用いて周期的オープンセル構造（POC）を生成します。出力はサイズ、閾値、解像度などのパラメータによって制御され、トポロジー最適化のための定量的な入力を提供します。
* 印刷可能性データセット: 構造パラメータと印刷結果の対応関係を確立した後に Reac-Fab によって生成されます。
* 反応パフォーマンス データセット: Reac-Eval は、Self-Driving Laboratory (SDL) での並行実験中に温度、流量、濃度、収率データをリアルタイムで記録することによって生成されます。
現在、構造生成から性能検証までのクローズドループフレームワークによって生成されたデータは Zenodo にアップロードされています。
データセットのリンク:
https://hyper.ai/datasets/45520
Reac-Discovery: 統合プロセスのクローズドループを実現するための3つのモジュール統合
Reac-Discovery の全体的なアーキテクチャは機械学習 (ML) を中心に据えられており、データ フィードバックに基づいて「生成、製造、評価、最適化」の統合プロセス クローズド ループを形成します。クローズドループプラットフォームは、主にReac-Gen、Reac-Fab、Reac-Discoveryの3つのモジュールに分かれています。各モジュールの機能は、動作中に相互接続されます。
* Reac-Gen: 機械学習 (ML) を通じてフィードバックを提供する、周期的オープンセル (POC) 構造のパラメトリック生成および幾何学的解析。
* Reac-Fab: 高解像度の 3D 印刷アルゴリズムを使用したリアクターの印刷可能性と製造の検証、続いて触媒機能化。
* Reac-Eval：機械学習とリアルタイム核磁気共鳴（NMR）モニタリングデータ分析を活用し、人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いてプロセスと形状を同時に最適化します。実験結果はコアとなる機械学習モデルにフィードバックされ、原子炉の自己学習と自己反復サイクルを駆動します。
Reac-Gen: 幾何学モデリングとパラメトリックデザイン
Reac-Gen モジュールは、Reac-Discovery システムの開始点モジュールであり、リアクターの形状設計とパラメトリック モデリングを担当します。このモジュールは、Gyroid、Schwarz、Schoen-G などの一連の定義済み数式に基づいて周期的な開孔構造を生成し、サイズ (S)、水平しきい値 (L)、解像度 (R) の 3 つの主要パラメータを調整することで、「マクロ + マイクロ」スケールで多様な幾何学的トポロジを生成します。3つのモジュールのうち、Reac-Genは主にデジタルモデリングと構造定量化を担っています。そのワークフローは主に以下のステップに分かれています。
まず、構造の主要な幾何学的パラメータを入力します。システムは、事前に定義された数式に基づいて3次元スカラー場内にモデルを構築し、等値面計算によって暗黙的なサーフェスを生成して、原子炉の全体形状と内部トポロジーを決定します。
* 方程式を3次元空間に投影し、メッシュ作成、スケーリング、円筒形クロッピングをアルゴリズム的に実行することで、構造をリアクターの形状に適合させ、高忠実度の3次元構造を生成します。同時に、境界の滑らかさと細孔の連続性が自動的に補正され、印刷と流体シミュレーションの両方において、構造が適切な物理的接続性と安定性を持つことが保証されます。
次のモジュールである Reac-Fab に入力するための製造ファイルとデータ分析ファイルを生成し、後続の印刷可能性予測、3D 製造、およびパフォーマンス データ分析のためのコア入力を提供します。
データ出力ステップでは、Reac-Gen によって出力されるデータ ファイルは次の 2 つのカテゴリに分類されます。
* STL ファイル: 3D 印刷用。
* 構造特徴ファイル (XLSX): 表面積、多孔度、屈曲度、水力直径などの幾何学的記述子を記録します。
Reac-Fab: 実現可能性検証からサンプル印刷まで
Reac-Fab モジュールは主に、リアクターの物理的な製造を担当します。構造物の構築には、高解像度ステレオリソグラフィー（SLA）3Dプリント技術が使用されます。このモジュールのワークフローは2つのステップに分かれています。
* Reac-Gen によって出力された STL および構造データを受信し、機械学習モデルを使用して構造の印刷可能性を予測し、印刷設定と機器のキャリブレーションを実行します。
* 構造は高解像度SLA技術を用いて印刷されます。最適化された材料配合とパラメータを用いて、印刷されたサンプルは表面化学修飾や触媒活性成分の固定化などの機能化処理を経てサンプルとなります。
このモジュールは、印刷可能性の検証にニューラルネットワーク分類モデルに基づくアルゴリズムを採用しています。このアルゴリズムは、236個の実験サンプルをトレーニングデータとして使用します。このモデルは、主要な幾何学的記述子の理論的な重みと実験的な重みを比較することで、構造が印刷可能かどうかを判断します。実験データによると、この手法は91%の予測精度を達成し、製造効率を効果的に向上させ、実験コストを削減することが実証されています。さらに、このモジュールは大規模な事前実験なしに実行できるため、PLAを用いたFDM印刷など、様々な印刷システムにおけるアルゴリズムの適用性と拡張性が向上します。
Reac-Eval: 実験的検証と二重最適化
Reac-Evalは、Reac-Discoveryプラットフォームにおける実験検証と最適化のための中核モジュールです。このモジュールは、Reac-Genで設計され、Reac-Fabでプリントされた複数の構造化触媒リアクターを同時に評価する機能を統合しています。多相反応をリアルタイムで監視し、自動的に制御できます。すべてのハードウェアはPythonベースの統一インターフェースを介して統合されており、実験データ、予測モデル、制御システム間のシームレスな統合を実現します。Reac-Evalワークフローは5つのステップで構成されています。
* ガス-液体流量、温度、濃度、トポロジカル記述子の範囲などの境界条件を定義し、ランダム化された実験組み合わせカバレッジパラメータを生成し、実験の初期化と条件設定を完了します。
* 自走式プラットフォーム上で複数の構造化リアクターを並行して操作し、ベンチトップ NMR を使用して反応の進行をリアルタイムで監視し、パフォーマンス データを収集します。
* 機械学習とニューラルネットワークモデルM1に基づいて、プロセス変数とプロセスパラメータが最適化され、初期データセットに基づく繰り返しのトレーニングでは、期待される最適化結果が得られません。
* ニューラルネットワークモデルM2に基づいて原子炉の幾何学的パラメータを最適化します。
* M2 の予測結果に基づいて最適化された原子炉設計を生成し、二次的な実験検証を実施し、期待を満たさないデータをモデルに返してさらなるトレーニングを行います。
一般的に、Reac-Eval モジュールは、プロセス パラメータと幾何学的トポロジの二重の最適化を実現しながら、自動運転プラットフォームに基づいて実験、モデリング、フィードバックの自動化サイクルを構築します。
Reac-Discoveryアプリケーション効果の二重検証
マルチスケール連成と機械学習駆動型最適化におけるReac-Discoveryの実用的有効性を実証するため、研究チームはアセトフェノンの水素化とCO₂環化付加という2つの典型的な不均一触媒反応を選択しました。気液固相三相変換を伴うアセトフェノンの穏やかな水素化と、非常に複雑な熱力学挙動を示すCO₂環化付加は、自己最適化とトポロジー再構築におけるシステムの堅牢性、安定性、再現性を検証するための基盤となります。
アセトフェノンの水素化反応の検証
アセトフェノン水素化反応検証実験では、研究チームはアセトフェノン水素化反応を試験対象として選択しました。固定化パラジウムナノ粒子（PdNP）を触媒として使用し、複雑な異種触媒反応におけるReac-Discoveryの最適化機能を2段階の最適化アプローチで評価しました。
第一最適化フェーズ（G1）：Reac-Genを用いて9つのジャイロイド形状を生成し、多孔度と表面積が大きく異なる反応器を構築しました。Reac-Evalモジュールは60回の水素化実験を実行し、核磁気共鳴（NMR）を用いて反応をリアルタイムでモニタリングし、M1相関モデルの学習用データを収集しました。
* 第 2 段階の最適化 (G2): M2 モデルに基づいて、構造記述子が学習プロセスに組み込まれ、構造とパフォーマンスの共同最適化が実現されます。
実験データは、M1モデルの予測値と実験結果の間に高い整合性があることを示しており、100万を超えるパラメータの組み合わせの中から最適なプロセス範囲を特定することが可能となり、実験探索コストを大幅に削減しました。さらに、G2フェーズでは、M2モデルの予測精度がさらに向上し、480種類の印刷可能なPOC構造をスクリーニング・比較することで、最適な形状を特定することが可能になりました。これは、Reac-Discoveryプラットフォームが多変数最適化および構造機能予測において高い精度と堅牢性を備えていることを示しています。
CO₂環化付加反応
複雑な多相システムにおけるプラットフォームの適応性をさらに検証するために、研究チームは CO₂ 環化付加反応を用いた検証実験を実施しました。
* フェーズ1（G1）：Reac-Evalモジュールをベースに、自己駆動型実験プラットフォームを用いて60セットの実験条件を検証しました。初期データセットは、リアルタイム核磁気共鳴モニタリングを用いて生成されました。ニューラルネットワークモデルM1を用いて収量を予測し、理論的に最適な条件を絞り込みました。
* フェーズ 1 (G2): モデル M2 に基づいて幾何学的記述子とプロセス パラメータを統合し、リアクターのトポロジと反応条件を最適化し、印刷可能な POC 構造を比較して幾何学的最適ソリューションを決定します。
実験結果は、実験によって選別された理論上の最適条件が予測値と完全に一致し、現在の三相固定化リアクターの性能上限を更新することを示しています。Reac-Discovery リアクターは、4 つの異なるエポキシド システムで 40% から 90% への高い変換率を一貫して維持し、Reac-Discovery のシステム間一般化と安定性を検証しました。
AI統合：自動運転実験室が化学研究の新たなパラダイムとなる
フロー化学と反応器工学における人工知能の急速な統合により、自動運転実験室は化学研究における新たなパラダイムとなりつつあります。2025年7月、ノースカロライナ州立大学の研究チームは「機械学習によるフロー反応器設計の発見」と題した論文を発表しました。従来の化学実験は手作業による試行錯誤に依存し、非効率で再現性に欠けるという問題に対処するために、自動運転実験室に基づく新しいフロー化学フレームワークが提案されています。このフレームワークは、自動化された実験プラットフォームとリアルタイムのデータ分析および人工知能による意思決定を組み合わせ、反応の設計、実行、最適化の統合された閉ループを実現し、反応プロセスの精度、効率、およびスケーラビリティを大幅に向上させます。
用紙のアドレス:
https://doi.org/10.1038/s44286-024-00099-1
トロント大学化学学部の研究チームも、化学研究の新しいパラダイムとして自動運転実験室を活用している。自動化された実験ハードウェア、リアルタイム データ分析、AI による計画と意思決定を統合して、実験の設計、実行、分析、最適化のクローズド ループを実現します。この研究では、高密度データを生成するために高頻度自動実験プラットフォームを活用しています。ベイズ最適化や強化学習といったAIアルゴリズムを組み込むことで、実験手順の自律的な設計と反復的な進化が可能になり、発見の効率と拡張性が大幅に向上します。本研究成果は、「Self-Driving Laboratories for Chemistry and Materials Science（化学および材料科学のための自動運転ラボ）」というタイトルでACS Publicationsに掲載されています。
用紙のアドレス:
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrev.4c00055
2025年7月、英国王立協会はOpen Science誌に、自動運転ラボの中核はハードウェアの自動化、アルゴリズムの最適化、そして自己学習によるフィードバックにあるという記事を掲載しました。これらのラボは、人間の介入なしに実験を実行し、反復的に改善することで、実験設計から結果検証までのクローズドループを実現し、化学および材料科学における発見プロセスを加速させます。「自動運転ラボは、一部の科学研究職に取って代わる可能性もあるが、同時に多くの新たな機会を生み出す可能性もある」と記されています。現在、自動運転ラボは、システムコストの高さ、不十分なデータ標準化、モデルの一般化能力の限界、安全性と倫理的リスクといった課題に直面しています。しかし、アルゴリズムとハードウェアの統合が成熟するにつれて、自動運転ラボは将来、科学研究システムを再構築し、より効率的で反復可能、かつインテリジェントな科学探究モデルを生み出す可能性があります。
参考リンク:
1.https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.250646#d717644e1
2.https://www.nature.com/articles/s41467-025-64127-1
3.https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemrev.4c00055
4.https://doi.org/10.1038/s44286-024-00099-1