新しいAIモデルが予期せぬ分子で記録的に高い双極モーメントを予測する

化学者は、極めて特定の革新ニーズを満たす適切な分子を探す際に、厳格さを要する手順の1つを減らせるかもしれない。研究者らは、関与する原子の原子特性だけを用いて、二原子分子の電気双極モーメントを数秒で予測できる新しい機械学習モデルを構築した。

双極モーメントは、分子内の正イオンと負イオン間の電荷分離の度合いを測る指標です。これは系の固有の性質です。言い換えれば、それは分子の指紋です。これにより、分子の電気的極性が決まり、それが沸点、溶解性、熱伝導、そして分子同士の相互作用といった重要な特性を形作ります。

したがって、それを理解することは、化学結合の基礎を理解するだけでなく、物理学と化学における現実世界の応用を進展させるうえでも不可欠です。

ガウス過程回帰（GPR）により駆動される新しいAIモデルは、4,800を超える二原子分子をスキャンして、数秒以内に高い精度で双極モーメントを予測しました。その結果は、セシウムヨウ化物（CsI）やフランシウムヨウ化物（FrI）といった重く、塩類のような分子から、金–セシウム（AuCs）のような予想外の組み合わせまで、トップ候補を浮かび上がらせました。