マテリアルズインフォマティクス

東京理科大学は、金属錯体の結晶構造の3次元座標から構造的特徴を3次元画像として学習する手法を発案し、深層学習を用いて結晶構造データベースより抽出した約2万件のデータから単分子磁石の発見に成功した。

Quemixとマイクロ波化学は、マイクロ波加熱装置の設計プロセスにQuemix提供の磁性材料シミュレーションソフトウェア「Quloud-Mag」を活用する共同研究を開始する。

日立ハイテクは、金属薄膜の材料開発でケミカルズインフォマティクスとマテリアルズインフォマティクスを用いた新手法の検証実験を実施した。従来法と比べて材料選定では9割以上、条件探索では約8割の工程を削減できる。

栗田工業は、Fracta Leapらとマテリアルズインフォマティクスを活用した低環境負荷防食剤の開発を開始した。従来の人手による材料探索法の1万倍の範囲を高速で探索できる。

東京大学は、日本ペイント・インダストリアルコーティングスとの共同研究により、スーパーコンピュータを活用した新規塗材探索手法の開発に成功した。実用的な塗材開発の高速化に役立つことが期待される。

アイデミーは、材料開発プラットフォーム「Lab Bank」にAIを使った物性予測機能を新たに搭載し、2024年1月中旬にリリースする。実験のトライアル回数を削減することで、研究現場の生産性向上やDX促進に寄与する。

レゾナックは、ディープラーニング技術を用いたAIと膨大な蓄積データを用いるケモインフォマティクスアプリを独自開発し、運用を開始した。

本連載ではマテリアルズインフォマティクスに関する最新の取り組みを取り上げる。第4回は、国内化学メーカー向けにマテリアルズインフォマティクスのコンサルティング実績を積み重ねてきたEnthoughtを紹介する。

旭化成は、東京都内とオンラインで説明会を開き、マテリアルズインフォマティクス（MI）の導入やデジタル人材の育成など、DXに関する同社の取り組みを紹介した。

本稿では「ITmedia Virtual EXPO 2023秋」で、積水化学工業 R&Dセンター 情報科学推進センター長で京都工芸繊維大学 特任教授の日下康成氏が「社会変化の中でのマテリアルズインフォマティクス（MI）の導入と活用」をテーマに行った講演の内容を紹介する。

横浜ゴムは、タイヤの耐久性に関わるタイヤ内のゴムとスチールコードの接着部で劣化が起こる仕組みを解明した。接着老化が起こりにくい材料配合や新素材の開発を進め、タイヤの耐久性向上に活用する。

本稿ではカネカが独自開発したAIシステムで樹脂プラントの連続乾燥設備の最適な運転を実現し、年間100tの増産を達成した事例などを紹介する。

本連載ではメーカーが注力するマテリアルズインフォマティクスや最新の取り組みを取り上げる。第3回は環境配慮素材「LIMEX」と再生素材「CirculeX」を展開するTBMの取り組みを紹介する。

Preferred Networks（PFN）は、「CEATEC 2023」において、大規模言語モデル「PLaMo」と汎用原子レベルシミュレーター「Matlantis」、深層学習用プロセッサ「MN-Core」などを組み合わせた「バーチャル材料研究所」のデモンストレーションを披露した。

富士通とAtmoniaは、クリーンなアンモニア合成の触媒探索の共同研究において、Atmoniaの触媒に関する見識と、富士通の量子化学シミュレーションおよびAI技術を生かし、比較的安価な触媒材料候補を発見した。

日立製作所は、再資源化可能な完全循環型バイオアダプティブ材料の開発に向けて、東京大学と協創すると発表した。東京大学の実験データやノウハウを、同社のMI向けAI技術により分析することで、データ駆動による開発を推進する。

ダイセルは、仮想高分子生成モデル「SMiPoly」を開発し、オープンソースソフトウェアとして公開した。原料モノマーを入力すると、適用可能な反応様式を自動で選出し、仮想高分子を生成する。

QunaSysは富士通との共同研究で、大規模電子系のグリーン関数を量子コンピュータで効率よく計算する手法を開発した。従来よりも少ない量子ゲート数や回路実行回数で計算できる。

アイデミーは、研究開発組織向けのデータ活用プラットフォーム「Lab Bank」の提供を開始した。材料開発に情報科学を活用するマテリアルズインフォマティクス領域のサービスを提供し、材料開発の効率化を促進する。

本連載ではさまざまなメーカーが注力するマテリアルズインフォマティクスや最新の取り組みを採り上げる。第2回では住友ゴムの取り組みを紹介する。

TDKは、マテリアルズインフォマティクス推進の一環として、独自のAIデータ分析プラットフォーム「Aim」を開発した。

本連載では素材メーカーが注力するマテリアルズインフォマティクスや最新の取り組みを採り上げる。第1回では積水化学工業の取り組みを紹介する

三井化学と日本IBMは、GPTと同社のAI「IBM Watson」を組み合わせ、三井化学の製品開発における新規用途探索を高精度化、高速化する実用検証を開始した。GPTに対する指示を新規用途探索に合わせて洗練させ、注目すべき新規用途候補を特定、抽出する。

旭化成は、NECと共同で、企業間のデータを秘匿したまま安全に連携できる分析基盤を構築した。NECの「秘密計算技術」を活用して複数社が持つデータを統合し、旭化成のマテリアルズインフォマティクスを応用することで、材料開発シミュレーションが実行可能になった。

レゾナックは、異なる材料の界面における分子挙動の解析などを実現するために、ヘッドマウントディスプレイを用いたVR技術を開発した。

TBMは、統計分析などの情報科学を応用したマテリアルズインフォマティクスの手法を新規素材開発に採用する。