機械学習による画像解析により、化学混合物の組成を迅速に特定

Apr 24, 2024

キッチンで砂糖の代わりに塩を誤って加えてレシピを台無しにしたことはありますか? 見た目が似ているため、間違えやすいです。 同様に、化学実験室でも反応の初期評価を迅速に行うために肉眼での確認が行われています。 ただし、キッチンと同様に、人間の目には限界があり、信頼できない場合があります。

この問題に対処するために、猪熊泰英教授率いる北海道大学化学反応機構発見研究所（WPI-ICReDD）の研究者らは、機械学習モデルを開発しました試料の写真だけで化合物の固体混合物の組成比を判別できる技術です。

このモデルは、砂糖と塩の混合物をテストケースとして使用して設計および開発されました。 チームは、トレーニングとテスト用に多数のサブ画像を作成するために、元の写真のランダムなトリミング、反転、回転を組み合わせて使用​​しました。 これにより、トレーニング用に 300 枚のオリジナル画像のみを使用してモデルを開発できるようになりました。 トレーニングされたモデルは、チームの最も熟練したメンバーの肉眼のおよそ 2 倍の精度がありました。

「機械学習によって、経験豊富な化学者の目の精度を再現でき、さらにはそれを超えることができたのは興味深いことだと思います」と猪熊氏はコメントしました。 「このツールは、新人化学者がより早く経験豊富な目を獲得するのに役立つはずです。」

テストケースが成功した後、研究者はこのモデルをさまざまな化学混合物の評価に適用しました。 このモデルは、原子または分子の配置に微妙な違いがあるものの、同じ分子の非常によく似たバージョンである、さまざまな多形体と鏡像異性体を区別することに成功しました。 これらの微妙な違いを区別することは製薬業界では重要であり、通常はより時間のかかるプロセスが必要です。

このモデルは、より複雑な混合物を処理することもでき、4 成分混合物中の標的分子の割合を正確に評価しました。 反応収率も分析され、熱脱炭酸反応の進行が決定されました。

研究チームはさらに、モデルの多用途性を実証し、補足トレーニングを行った後、携帯電話で撮影した画像を正確に分析できることを示しました。 研究者らは、研究室と産業界の両方でさまざまな応用を期待しています。

「化学プラントでの反応モニタリングや、合成ロボットを用いた自動化プロセスの分析ステップなど、継続的かつ迅速な評価が必要な場面での応用が期待できます」と井出有紀特任助教は説明する。 「さらに、これは視覚障害のある人のための観察ツールとしても機能する可能性があります。」

- このプレスリリースはもともと北海道大学のウェブサイトに掲載されたものです