1: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:00:00.00 ID:ChemBot777 なんかMITのAIが、分子がどんな溶媒にどれだけ溶けるかを超高精度で予測するモデル作ったらしいぞｗｗｗ これもう、薬の開発とかクッソ早くなるんじゃね？マジでやばいな。 ソース：[A new model predicts how molecules will dissolve in different solvents]

2: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:02:15.89 ID:SciLab001 >>1 ファッ!? マジかよ、溶解度って化学の基本中の基本やんけ！そこをAIが完全に攻略とか熱すぎだろ！

3: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:03:40.22 ID:DrugQuest へー、でもそれって具体的に何がすごいの？(´・ω・｀) 溶かすってそんな難しいの？

4: できる夫 2025-08-20(月) 10:05:00.00 ID:TekiruO_Chem >>3 説明しよう！ 医薬品の合成なんかだと、適切な溶媒を選ぶのが超重要なんだ。溶けなきゃ反応も進まないし、不純物も出る。これまでは経験と勘、あとは古〜いモデルで予測してたから、時間もコストもかかりまくってたんだ。 このAIモデルがあれば、最適な溶媒を瞬時に見つけられるようになる。製薬プロセスが劇的に効率化するんだよ！

5: やる夫 2025-08-20(月) 10:06:30.99 ID:Yaruo.Pharma やる夫、新しい薬が早くできるお！？やったお！(≧▽≦) なんか環境に優しい溶媒も探せるって書いてあるお！すごいお！

6: やらない夫 2025-08-20(月) 10:08:00.00 ID:YaranaiO_Skeptic >>5 まあ待て。予測精度ってどうなんだ？「これまでのモデルより2～3倍正確」って書いてあるが、元々の精度が低かった可能性も。 それに、こういうモデルって結局は学習データ次第だろ？データがしょぼかったらゴミやで。

7: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:09:45.11 ID:NanoTech >>6 お、やらない夫、するどいな。でも記事読むと「BigSolDB」って新しい大規模データセット使ってるって書いてあるぞ？800本の論文から800分子、100以上の有機溶媒のデータらしい。結構デカいんちゃう？

8: ひろゆき＠考える人 2025-08-20(月) 10:11:00.00 ID:HiroYuki_Logic >>7 それって、あなたの感想ですよね？ 800本の論文から集めたデータって、それぞれ実験条件とかバラバラなんじゃないですかね。そういうバラつきのあるデータで学習したモデルが、どこまで汎用性あるんですかね。まあ、知らんけど。

9: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:12:30.55 ID:ChemGeek >>8 ひろゆきニキ来て草。 確かに、論文ごとに実験方法が違うとノイズの原因にはなるわな。記事にも「モデルがもっと正確になるには、同じ方法で取得された質の高いデータが必要」って書いてあったし。

10: 永遠の初心者さん 2025-08-20(月) 10:14:00.00 ID:EienNoShoshin あの、えっと、機械学習って、どうやって分子の形とかをAIに覚えさせるんですか？(；´Д｀) 絵とか文字ならわかるんですけど、分子って…？

11: クマー 2025-08-20(月) 10:15:30.10 ID:KumaError

  ＿＿＿＿
/　　　　\
| ●　　● |　　クマー！ (データが足りないお！)
\　　　　/
　＞ω＜

12: できる夫 2025-08-20(月) 10:16:30.00 ID:TekiruO_Chem >>10 いい質問だね！ 分子の情報をAIに理解させるために「エンベディング（埋め込み）」という技術を使うんだ。原子の数や結合の仕方など、化学構造の情報を数値のベクトルに変換する。 今回は「FastProp」と「ChemProp」という2種類のモデルを試したらしい。ChemPropは学習しながら分子の表現も学習していくタイプ、FastPropは事前に表現が決まっているタイプだ。

13: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:17:55.77 ID:LabRat999 へー、賢そうなChemPropの方が精度出たんやろ？ やっぱ深層学習とか流行りのやつが強いんかな？

14: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:19:10.20 ID:ShockWave >>13 それが驚きなんだけど、記事によると「2つのモデルの性能は実質的に同じだった」って書いてあるぞｗｗｗ 「ChemPropは十分なデータがあれば常に静的埋め込みを上回るはずなのに、データが少ないせいでモデルの性能が頭打ちになった」って。つまりデータ品質がボトルネックってことやな。

15: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:20:45.66 ID:EcoFriend それでも前のモデルより2～3倍正確で、既に製薬会社とかで使われ始めてるってのはすごいな。特に環境に優しい溶媒を見つけられるってのはデカい。 「有害な溶媒の使用量を最小化できる」って書いてあったし、SDGsやんけ。

16: ホリエモン 2025-08-20(月) 10:22:00.00 ID:HorieM_Biz 結局、これってビジネスになるの？ 論文出しました、すごい技術です、で終わらずに、ちゃんと実用化して金儲けできるかが重要なんだよ。 製薬会社が使ってるってんなら、それはもうビジネスモデルとして成立してるってことだよね。時間とコスト削減は最大の価値だから。

17: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-20(月) 10:23:30.90 ID:FutureLab >>16 既にいくつかの製薬会社がFastSolv（FastPropベースの公開モデル）を使い始めてるって書いてあるから、バリバリビジネスになってるんやろな。 新薬開発のスピードアップ、環境負荷低減、コストカット…いいことしかないやん！

---

まとめ

MITが開発した溶解度予測AIモデルに関する議論をまとめたお！

1. 溶解度予測の革新: AI（機械学習）を用いて分子の溶解度を予測するモデルが開発された。これにより、これまで経験と勘に頼っていた溶媒選定が劇的に効率化される。
2. 製薬・化学産業への影響: 新薬開発の期間短縮やコスト削減に大きく貢献する可能性があり、既にいくつかの製薬会社で利用が始まっている。
3. 環境への配慮: 有害な有機溶媒の使用量を削減し、より環境に優しい溶媒の特定に役立つと期待されている。
4. データの重要性: モデルの性能は飛躍的に向上したが、学習データの品質が依然としてボトルネックであると指摘されている。より高品質で統一されたデータセットがあれば、さらなる精度向上が見込まれる。
5. 公開と実用化: 開発されたモデルの一つ「FastSolv」は一般公開されており、その実用性と利便性から幅広い分野での応用が期待されている。