長瀬産業と米アイビーエム(IBM)は、IBMの質疑応答システムとAI(人工知能)を組み合わせた「MI(Materials Informatics)プラットフォーム?#24037;?#38283;発?#24037;毪長趣?#21512;意した。2019年から、同システムの実証を始め、2020年度以降に、Platform as a Service(PaaS)として提供?#24037;毪長趣?#30446;指?#24037;趣いΑ?

 MIは、材料開発における論文やさまざまな物性値などを基に機械学習技術によって仮説(モデル)を構築し、そこから所望の特性を備えた材料の組成に関?#24037;?#30693;見を得る技術を指す(関連記事「待ったなし!AIで材料開発」)。

“人力”の研究をAIで超える

 MIの最大のメリットは、成果を得るまでの時間や労力を大幅に削減できたり、そもそも人力では手?#32032;摛à勝?#35079;雑な材料を開発できたり?#24037;?#21487;能性があることだ。これまでは、膨大な材料の組み合わせの中から、研?#31354;撙?#32076;験や勘に基づいて組成やパラメーターを選?#21360;?#23455;験?#24037;毪趣い?#35430;行錯誤を繰り返す中で新材料が発見されてきた。ところがそれでは開発スピードには限界がある。特に、最近の新材料は多数の元素を組み合わせた多元系材料、もしくはさらに複雑な有機材料であることが多く、それらを試行錯誤で探?#24037;摔稀?00万~数十億回の実験を?#24037;?#24517;要も出てくる。もちろん、それは不可能だ。

 MIを利用?#24037;欷小ⅳ餞Δ筏?#22810;元系材料の開発でも短期間で成果が得られる可能性が出てくる。「人力ではたどり着けないエリアでも、MIなら行ける」(長瀬産業)。仮に、材料開発の競争相手がMIを採用し始めた場合、それまでのやり方を続けていては開発競争に後れをとる可能性が高まる。「これまで日本が強かった材料開発も、海外企業がMIを?#24037;?#22987;めたら優位性を保てるかどうか。そうなる前に日本の企業にMIの利用環境を提供したい」(同社)。

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