研究内容
research
画像をクリックすると更なる詳細説明に飛びます。
化学の究極目標は、分子の化学的性質を支配する「電子状態」を自在に制御し、役立つ機能物質を思うがままに創成することです。近年、世界の理論化学者の努力により、Schrödinger 方程式は勿論、相対論効果に支配された重元素の電子状態を決定する Dirac 方程式をも精密に解くことができるようになりつつあります。近年の、機械学習・ロボット・量子コンピューター技術の台頭も相まって、任意物質を自在に作りだすことが可能な時代が、もう目前に迫っていると言えるでしょう。
しかし、たとえ任意の物質を自在に創成できるようになったとしても、それで物質科学の問題が全て予測できるようになる訳ではありません。即ち、量子化学理論が扱っている系は基本的に、少数分子から成る「孤立系」です 。新たな機能材料の創成プロセスでは、目的物性の実現を目指して、日々、種々の溶媒・溶質の混合実験が行われています。これは、混合溶液中の分子間相互作用を制御することで、一分子物性の最適化のみでは為し得ない「分子集合体としての新奇物性」を手作業で探索していることに相当します。産業界では、求められる目的物性とそのレベルによっては十種類を超える物質を混合することも稀ではなく、その組成の組み合わせも無限です。結果として、殆どの場合において職人的な最適化を余儀なくされてきたと言えます。
本背景の下、本研究室では「一分子物性を超え、分子間相互作用をも自在制御した材料機能の創成」を目標に掲げ、コンピューターを利用した理論計算化学的研究を推進しています。我々は、そのような研究開発を可能にするための基盤的手法として、周期表上のあらゆる元素を含む分子の物性を高精度かつ簡便に予測にする「モデル内殻ポテンシャル（MCP）法」、大規模系の熱力学物性の第一原理予測を拓く「有効フラグメントポテンシャル分子動力学（EFP-MD）法」、そして、これらから着想した一分子物性と凝集系物性をリンクする「電子状態インフォマティクス」の技術開発を行ってきました。新奇な分子理論の構築とその応用により、機能性液体や発光材料などの各種機能物質の理論設計から生物量子化学にまで亘る幅広い研究に挑戦しています。
文責：中央大学 理工学部 応用化学科 理論化学研究室 教授 森 寛敏
The ultimate goal of chemistry is to freely control the "electronic state" that governs the chemical properties of molecules and create useful functional substances as we want. In recent years, efforts by theoretical chemists around the world have made it possible to accurately solve not only the Schrödinger equation but also the Dirac equation that determines the electronic state of heavy elements including relativistic effects. With the rise of machine learning, robots, and quantum computing technologies in recent years, it can be said that an era in which arbitrary substances can be freely created is imminent.
However, even if it becomes possible to freely create any substance, it does not mean that all problems in material science can be predicted. That is, the system that can be handled by quantum chemical theory is basically an "isolated system" consisting of a few molecules. On the other hand, in the real processes of creating new functional materials, various solvents and solutes are mixed and tested every day in order to achieve the desired physical properties. This is equivalent to searching for "novel physical properties as a molecular assembly", which cannot be achieved only by optimizing the physical properties of one molecule, by manually controlling the intermolecular interaction in the mixed solution. In the industrial world, it is not uncommon to mix more than ten kinds of substances depending on the desired properties and their levels, and the number of compositional combinations is infinite. As a result, it can be said that in most cases, craftsman optimization has been forced.
With the background, we are tackling theoretical chemistry research using physicochemical theories, computers, and artificial intelligence toward the goal of "creating material functions that exceed single-molecular properties". As a fundamental method to enable such researches and developments, we have produced the "model core potential (MCP) method" to accurately and easily predict the physical properties of molecules containing all elements on the periodic table, "effective fragment potential molecular dynamics (EFP-MD) method" that opens up the first-principles prediction of thermodynamic physical properties of large-scale systems, and "electronic state informatics" that links the one-molecule and the agglomerative properties. By constructing novel molecular theories and applying them to the real problems, we are challenging a wide range of research from the theoretical design of various functional materials such as functional liquids and luminescent materials to biological quantum chemistry.
Prof. Hirotoshi MORI
Department of Applied Chemistry
Faculty of Science and Engineering
Chuo University