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Polymer Genome

Polymer Genome は、機械学習（ML）モデルを用いて高分子の特性をほぼ瞬時に予測するために設計された、ウェブベースの高分子インフォマティクスプラットフォームである。従来の静的なデータベースとは異なり、密度汎関数理論（DFT）計算および実験測定によって生成された大規模なデータセットで訓練された基礎モデルを内包する予測エンジンとして機能する。本プラットフォームは、バンドギャップ、誘電率、屈折率、ガラス転移温度、密度、溶解度パラメータなど、幅広い特性を予測することが可能であり、次世代高分子材料の発見と設計を加速することを目指している。

基本情報
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開発者の声

基本情報

公式サイト	https://polymergenome.org/
公開度	★★★
マニュアルページ	https://polymergenome.org/guide
ライセンス	本プラットフォームは、コミュニティ向けの無料オンライン予測ツールとして運用されている。ウェブエンジンの具体的なソフトウェアライセンスは明示されていないが、基礎となるデータおよび関連コードは通常、著作権によって保護されており、非営利の学術利用を目的としている。同グループのオープンソースツールやデータセット（多くはKhazanaでホストされている）には、特定のオープンライセンスが適用される場合がある。
開発者	Polymer Genomeは、主にジョージア工科大学 (Georgia Institute of Technology) の Ramprasad Research Group によって開発・保守されている。このプロジェクトはコネチカット大学で始まり、その後チームと共にジョージア工科大学へ移行した。主要な貢献者は以下の通りである。 Rampi Ramprasad 教授 (ジョージア工科大学材料科学工学科) および、その他のチームメンバー： Chiho Kim 博士 (ジョージア工科大学材料科学工学科 Research Engineer II) Anand Chandrasekaran 博士 (2016-2019年ポスドク, ジョージア工科大学) (現所属: Schrödinger, LLC, Materials Science team) Huan Tran 博士 (ジョージア工科大学材料科学工学科 Research Scientist II)
対応OS・利用環境	最新のウェブブラウザ（Chrome, Firefox, Safari, Edgeなど）経由でアクセス可能であり、インストール不要（オンラインでホストされている）である。
関連論文	主要な論文は以下の通りである。 Tran, H. D., Kim, C., Chen, L., et al. “Machine-learning predictions of polymer properties with Polymer Genome.” J. Appl. Phys. 128, 171104 (2020). (URL: https://doi.org/10.1063/5.0023759) Kim, C., Chandrasekaran, A., Huan, T. D., Das, D., & Ramprasad, R. “Polymer Genome: A Data-Powered Polymer Informatics Platform for Property Predictions.” J. Phys. Chem. C 122, 31, 17575–17585 (2018). (URL: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jpcc.8b02913) Huan, T. D., Mannodi-Kanakkithodi, A., Kim, C., et al. “A polymer dataset for accelerated property prediction and design.” Scientific Data 3, 160012 (2016). (URL: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.12) Kuenneth, C., Schertzer, W., & Ramprasad, R. “Copolymer informatics with multitask deep neural networks.” Macromolecules, 54(13), 5957-5961 (2021). (URL: https://doi.org/10.1021/acs.macromol.1c00728) Kuenneth, C., Rajan, A. C., Tran, H., Chen, L., Kim, C., & Ramprasad, R. “Polymer informatics with multi-task learning.” Patterns, 2(4) (2021). (URL: https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100238) Chen, L., Kern, J., Lightstone, J. P., & Ramprasad, R. “Data-assisted polymer retrosynthesis planning.” Applied Physics Reviews, 8(3), 031405 (2021). (URL: https://doi.org/10.1063/5.0052962) その他の関連論文は https://polymergenome.org/reference に記載されている。
関連サイト	Khazana: Ramprasadグループがホストするマテリアルズインフォマティクスリポジトリであり、Polymer Genomeに密接に関連する計算データや機械学習ツールが保存されている。Polymer Genomeの基礎データセットの一部は、このリポジトリを通じて入手可能である。