２０２６年９月１７日(木)　 １０：３０〜１６：３０

【10:30-12:30】

１．溶解度パラメータの基礎と高分子の相溶性評価・溶媒選択とSoluVisionを用いた実事例

(株)Material Doors 　取締役　博士(理学)　山村 諒祐 氏

１．溶解度パラメータの基礎
　1.1 Hildebrand溶解度パラメータ(SP値)
　1.2 正則溶液理論と混合の熱力学
　1.3 Hansen溶解度パラメータ(HSP値)
　1.4 「分散・極性・水素結合」相互作用の物理的意味
　1.5 溶解性判断基準(相互作用半径)
　1.6 混合溶媒への応用
　1.7 溶解度パラメータが関連する物性(濡れ性、表面自由エネルギー、屈折率、誘電率)
　1.8 溶解度パラメータの適用範囲

２．溶解度パラメータの取得と推算テクニック
　2.1 実測手法：溶解球法、接触角、IGC、吸光度/濁度法
　2.2 推算手法 : 分子グループ寄与法、分子動力学法、機械学習

３．高分子の相溶性評価・溶媒選択の実務例と最新研究事例
　3.1 グリーン溶媒・代替溶媒探索
　3.2 難溶性ポリマーの最適溶媒設計(混合溶媒設計)
　3.3 フィラー分散、ポリマーアロイ設計
　3.4 ポリマーリサイクルへの活用
　3.5 特許事例解析

４．親和性評価ソフト「SoluVision」を使った実演　

【質疑応答】

【13:20-14:50】

２．深層学習による溶解度予測と溶媒の探索

奈良先端科学技術大学院大学　データ駆動型サイエンス創造センター　センター長　特任教授　理学博士　船津 公人 氏

1．ポリマーの相溶性課題

2．相溶性予測の考え方

3．相溶性データの収集
　3.1　ハイスループット実験
　3.2　使用材料

4．モデル構築
　4.1　ポリマー特徴量
　4.2　ブレンド特徴量
　4.3　分子シミュレーション
　4.4　予測モデル

【質疑応答】

【15:00-16:30】

３．難溶性バイオマスの優れた溶媒探索を実現するマテリアルズインフォマティクス

宮崎大学　工学部化学生命プログラム　准教授　博士(工学) 宇都 卓也 氏

【習得できる知識】
　分子シミュレーションの基礎と応用、難溶性バイオマスの溶解シミュレーション、
分子シミュレーションを基盤とした機械学習駆動の溶媒探索技術

【講座趣旨】
　難溶性バイオマスであるセルロース・キチン結晶繊維の分子シミュレーションにおける基礎から応用までを計算事例を紹介しながら概説する。特に、イオン液体中におけるセルロース・キチン溶解シミュレーションの解析アプローチを取扱い、機械学習と連携することによる溶媒探索スクリーニング技術について解説する。

１．時空間スケールに応じたシミュレーション手段の選択
　1-1 量子化学計算の基礎と応用
　1-2 分子動力学計算の基礎と応用
　1-3 マルチスケール計算の適用例

２．分子シミュレーションの進め方
　2-1 初期シミュレーションシステムの構築
　2-2 分子力場パラメータの設定
　2-3 構造最適化と熱平衡化の概要
　2-4 サンプリングと軌跡解析の実際

３．難溶性バイオマスの溶解シミュレーション
　3-1 高分子繊維の結晶モデリング
　3-2 溶媒系構築と分子力場パラメータ開発
　3-3 セルロース溶解シミュレーションの計算事例
　3-4 キチン溶解シミュレーションの計算事例
　3-5 分子シミュレーションで特徴づけられた溶解度指標

４．機械学習との連携による溶媒探索スクリーニング
　4-1 溶解度指標のデータ蓄積
　4-2 機械学習による予測モデル構築
　4-3 逆解析による溶媒候補の分子生成
　4-4 溶媒探索スクリーニングの実践例
　4-5 探索空間を拡張する取組み

【質疑応答】