機械学習を活用した実践的な分子設計の手法確立を最終目標に、深層強化学習アルゴリズムによるイオン伝導性高分子の新規創出に取り組んだ。 教師有り機械学習を用い、分子構造から実測のイオン伝導度を予測するモデルを構築した後、当該物性を高める分子構造を深層強化学習によって仮想探索した。合成難度や各種安定性を始めとする実践的な抽出指標を組み込むため、教師無し機械学習による探索ポテンシャルの自動構築も検討した。仮想探索された高分子は実際に有機合成し、伝導体として予想に近い物性を発揮することを明らかにした。本成果は高分子討論会(2021年秋)で発表したほか、査読付き学術論文誌に投稿した。