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マテリアルズインフォマティクス

製造業に関連する「マテリアルズインフォマティクス(MI)」のニュースを採り上げます。

マテリアルズインフォマティクス:

東レリサーチセンターは、温度と時間、酸素濃度などのさまざまな条件下におけるプラスチックの分解挙動を予測する解析手法を開発した。プラスチックの熱分解に伴う重量減少の実験データを基に構築した数式モデルを使用する。

MONOist
マテリアルズインフォマティクス:

リガクとMI-6は、材料開発領域でのデータ利活用に関する協業可能性を検討する基本合意書(MOU)を締結した。分析装置とデータ解析基盤をシームレスに連携させて、新材料創出にかかる期間の大幅な短縮を目指す。

MONOist
マテリアルズインフォマティクス:

新しい薬や素材の開発に欠かせない分子設計。この分野で期待される量子コンピュータの活用は、コストや人材の課題からまだ普及が進んでいない。そんな中、三井物産、Quantinuum、QSimulateの3社は、これらの課題を解決する新たな量子古典ハイブリッドプラットフォーム「QIDO」の提供を開始した。

遠藤和宏, MONOist
マテリアルズインフォマティクス:

EAGLYSと三井物産ケミカルが提供する秘密計算技術を活用したマテリアルズインフォマティクスソリューション「EAGLYS ALCHEMISTA」を用いて、三菱ケミカルと大塚化学が新規材料の開発期間を大幅に短縮することに成功した。

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マテリアルズインフォマティクス:

日立製作所と日立ハイテクは、中間工程品の構造特徴量を使って製品性能の予測精度を高めるプロセスインフォマティクス技術を共同開発した。この技術は、中間工程品の構造特徴量を抽出し、AIを用いて性能を予測して、製造情報へフィードバックする。

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マテリアルズインフォマティクス:

エンソートのマイケル・ハイバー氏が「研究開発におけるAI活用事例:マテリアルズインフォマティクスによる材料探索と製品開発」と題した講演を行い、日本のモノづくり力を超える原動力となりつつあるAIを活用した先進的な材料設計について説明した。

遠藤和宏, MONOist
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Preferred Computational Chemistryは、データセンター向けの潤滑油や液浸冷却液の材料探索を加速するため、ENEOSと協業する。AI技術を用いたPFCCの汎用原子レベルシミュレーターを活用し、材料設計の最適化を目指す。

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東京大学は、大規模言語モデル(LLM)を用いた有機分子の設計手法を開発した。自然言語を介したAIとの対話により、実験による試行錯誤や高度な背景知識が必要とされる分子設計を効率化した。

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産業技術総合研究所は、データを秘匿しながらベイズ最適化の計算ができる技術を開発し、アプリに実装した。取得したデータを分割、分散させて保管し、データを復元することなく計算に利用できる。

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三菱ケミカルグループは、デロイトトーマツグループおよびイスラエルの量子ソフトウェアスタートアップのClassiq Technologiesと連携して、高性能な有機EL材料探索の計算で量子回路を圧縮する実証実験に成功した。

遠藤和宏, MONOist
マテリアルズインフォマティクス:

統計数理研究所は、準結晶とその関連物質となる近似結晶に関する大規模基盤データベース「HYPOD-X」を公開した。準結晶研究に関するこれまでのデータを、一元的にデジタル化したものとなる。

遠藤和宏, MONOist
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東北大学らは、光起電力材料や量子材料の探索に最適化したAIモデルを開発した。従来の手法よりも最大100万倍の速さで、材料の結晶構造から周波数依存の光学スペクトルを直接出力し、材料の特性を予測できる。

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日立ハイテクと日立製作所は、台湾最大の産業技術研究開発機構である工業技術研究院(以下、ITRI)とともに、ITRIが運営するAI/機械学習プラットフォーム「MACSiMUM」と、日立グループのマテリアルズインフォマティクスソリューションを活用した協創を進めている。

遠藤和宏, MONOist
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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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