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■はじめに
近年、酵素や微生物を利用した物質変換（Biocatalysis）は、医薬品や化学品の合成を支える有用な技術として注目されています。さらに近年では、天然の代謝反応にとどまらず、有機合成化学で用いられてきた反応を酵素に触媒させる「非天然型酵素反応」の開発も進み、Biocatalysisで実現可能な反応の幅が大きく広がりつつあります。
本講座では、有機化学と酵素工学の両方の視点から、酵素を用いた新しい化学反応の開発について、基礎的な考え方から実際の研究例まで解説します。また、膨大なタンパク質配列データを活用した酵素探索や、タンパク質設計、AIを活用した近年のアプローチについても紹介し、新しい酵素反応をどのように「探し、つくり、改良するか」を考えます。
■想定される主な受講対象者
・医薬品・原薬・ファインケミカル・化学・食品関連企業等で、有機合成、新規反応開発、プロセス開発に携わる方
・有機合成を専門とし、酵素反応やBiocatalysisを新たに研究・開発へ取り入れたい方
・目的反応に利用できる酵素の探索、改変、タンパク質設計に関心をお持ちの方
⇒酵素工学や分子生物学の基礎から解説しますので、バイオ分野の研究経験がない方の参加も歓迎します。
■必要な予備知識
特にございません。
酵素工学や分子生物学に関する基礎的な内容から解説しますので、バイオ分野の研究経験がない方にもご参加いただけます。
有機化学・生化学に関する基礎知識があれば、より理解しやすい内容となっています。
■本セミナーに参加して修得できること
・酵素・微生物を用いた物質変換（Biocatalysis）の基礎と特徴
・有機合成反応と酵素触媒を融合した「非天然型酵素反応」の考え方と研究動向
・タンパク質配列データベースやバイオインフォマティクスを活用した酵素探索の考え方・実践方法
・指向性進化などの酵素改変・タンパク質工学の基本的な考え方
・構造予測やタンパク質設計など、AIを活用した最新の酵素開発アプローチ
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
1．リチウムイオン電池／全固体電池の劣化予測技術
1）基本的な反応とメカニズム
a）劣化の種類とそのメカニズム
b）さまざまな劣化予測／余寿命予測技術
c）機械学習・深層学習を用いた劣化予測の特徴と位置づけ
d）生成AIによる自動化・自律化
2）等価回路／1次元モデルに基づく劣化予測
a）充放電試験データを用いた余寿命推定
b）時系列データを用いた劣化挙動の推定
c）劣化予測とデータ同化, モデルの自動選択
d）電池モジュール, パック, ユニットの劣化予測
3）詳細モデルに基づく劣化予測
a）電極実構造／仮想構造を用いた劣化シミュレーション
b）サロゲートモデル, PINNsによる計算高速化
c）セルによるばらつきを考慮した劣化シミュレーションと統計解析
d）製造プロセスモデルと組み合わせた劣化シミュレーション
2．リチウムイオン電池／全固体電池の安全性予測技術
1）電池の熱暴走反応
a）熱暴走現象とそのメカニズム
b）さまざまな安全性・熱暴走予測技術
c）安全性予測の難しさ
d）生成AIによる自動化・自律化
2）短セルの安全性予測
a）内部短絡を想定した熱暴走予測
b）過充電を想定した熱暴走予測
c）電池劣化と安全性の関係
3）電池モジュール, パック, ユニットの安全性予測
a）電池モジュールの熱暴走・類焼予測
b）電池パックの熱暴走・類焼予測
c）セルの抵抗・容量ばらつきの影響
d）サロゲートモデル, PINNsによる計算高速化
3．生成AIを用いたリチウムイオン電池の劣化・安全性予測の実際
1）Pythonによる劣化予測モデル構築の例
a）モデル構築の流れ
b）モデル生成, 妥当性検証, 結果の自動解釈
c）現象発見・自律的なモデル更新へ向けて
2）安全性予測モデル構築の例
a）Python, 汎用ソフトによるモデル構築の流れ
b）モデル生成, 妥当性検証, 結果の自動解釈
c）マルチスケール化への対応
4．まとめ, 今後の課題
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
神戸大学 先端バイオ工学研究センター 准教授 博士（工学）加藤 俊介 氏
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
| 受講形式 | ライブ配信, 見逃し配信 |
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