自動化と機械学習に基づくインテリジェントなカラムクロマトグラフィー予測モデル

合成化学において効率的な化合物の分離は依然として持続的な課題であり、カラムクロマトグラフィーが重要な精製手段として機能しています。従来の方法では広範な専門知識と反復的な労力が必要でしたが、AIはこれらの領域で大きな利点を提供します。本研究では、データ収集を自動化し、分離プロセスを最適化するAI駆動プラットフォームを導入します。ディープラーニングを活用することで、システムは主要な分離パラメータを予測し、転移学習により多様なカラム仕様への適応が可能となります。新規指標である分離確率（𝑆𝑝）が成功した成分分離の可能性を定量的に評価し、実験的に検証されています。この手法は精度を向上させ、手動操作を削減し、クロマトグラフィーの応用範囲を拡大することで、化学物質の精製に向けたより効率的かつスケーラブルな解決策を提供します。