ケモインフォマティクス 事前学習モデルを利用した物性予測【CheMeleon/Chemprop】
事前学習モデルとして「CheMeleon」を利用し、物性予測モデルの構築/評価を行います。CheMelonは、2025年に発表された「分子記述子を利用した教師あり事前学習モデル (descriptor-based pretraining model) 」です。
AI創薬
ケモインフォマティクス 
ケモインフォマティクス 半経験的量子化学計算を用いた特徴量生成【AQME】
AQME (Automated Quantum Mechanical Environments) を使用して物性予測モデル構築用の特徴量を生成します。
ケモインフォマティクス 【CPU vs GPU】コンフォメーション生成/最適化の速度比較【nvMolKit】
創薬向けのOSSである「nvMolKit」の実行環境をローカルマシンに構築します。nvMolKitは、NVIDIA社が開発したRDKit分子操作を高速化するためCUDAベースのライブラリです。CPU・GPUを利用した場合のコンフォメーション生成/最適化の計算速度にどの程度違いが出るかを比較します。
ケモインフォマティクス 電子密度の情報を活用した分子生成モデル【ED2Mol】
創薬向けのOSSである「ED2Mol」をローカル環境で動かしてみたいと思います。ED2Molは、X線結晶構造解析やクライオ電子顕微鏡によって得られる電子密度マップを活用する点が大きな特徴であり、生成された分子の物理化学的妥当性において既存モデルと比較して優れた性能を示しています。
ケモインフォマティクス AIベースのドッキングを動かしてみる【Uni-Mol Docking V2】
創薬向けのOSSである「Uni-Mol Docking v2」をローカル環境で動かします。AIベースのドッキングモデルは2022年に公開されたDiffDockが有名ですが、ベンチマークテストにおいてはDiffDockを超える性能を示す有用なモデルです。
ケモインフォマティクス リード最適化向けの機械学習モデルを動かしてみる【DeepFrag】
創薬向けのOSSである「DeepFrag」をローカル環境で動かしてみたいと思います。