はじめに
世間で賑わっている機械学習(ブームは過ぎたかもしれませんが)は、化学特に触媒分野でどの程度活用されているのでしょうか。
また、ヒットのタイミングや参考になりそうな文献がわかれば良いなと思い調べました。
(正確な件数を調べるためではない)
検索方法
アメリカ化学協会(ACS)の文献で、機械学習と触媒に関連する論文のヒット数を調べてみました。
"Materials informatics"、"Chemo informatics"、"Catalyst informatics"など色々な単語があり、正確な値を出すのが大変なので、ざっくり"Machine Learning"と"Catalyst"が含まれている文献を探しました(船津先生、金子先生など有名な方の文献が含まれていないので、要注意です)。
検索ワード:"Machine Learning"、Catalyst"
検索日:2019/8/10
検索期間:2010〜2019年
(個人ではACSを契約していないので、中身の詳細は見られません。関連度は参考程度です)
検索結果
2010年〜2019年までの間に266件発表されているようです。
年別の発表数を可視化してみました。
2016年を境に急激に発表数が増えています。
2019年は8月までの件数なので、150本近く発表されて過去最高を大きく更新しそうな勢いです。
どんな文献でヒットするかというと、
1位:C&EN Global Enterprise(IF=3.092)
2位:Chemical Review(IF=52.613)
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といった並びです。
C&ENは、HPに下記の説明があります。論文というより、ニュース、記事って感じですね。
"Chemical & Engineering News (C&EN) is an award-winning go-to news source for members of the worldwide chemistry community in academia, industry, and beyond. "
他のジャーナルには研究内容が報告されており、JACS(IF=14.695)も15件程度あります。
他の単語で検索すると、
・Industrial & Engineering Chemistry Research
・Journal of Chemical Information and Modeling
といった文献もありました。
検索漏れは、ものすごくありそう
上述の通りです。今回は、活用具合や参考文献がわかればよかったので。。。
まずは、参考になりそうな文献(のアブストだけ)を読んで推測します。
個別の文献は、お金払って取り寄せてみますかね。。。
終わりに
・"Machine Learning"と"Catalyst"のキーワードで論文数を調べてみると、2016年くらいから急激に増えているようです。"Material informatics"で調べた方が件数が遥かに多いので、手法自体はこちらの結果を参照しようかと思います。まだ、バブルが終わってないといいな。
・2015年以前も一定数の発表はあります。High throughput screeningやコンビケムなど、網羅的なスクリーニングは昔から行われていたり、2000年代にニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムを試してみたという文献もみた覚えがあります。
・機械学習の手法自体を検討している最先端の文献は、今回の検索ワードで引っかかりにくいです。個別の単語で調べようかと思います。