マテリアルズ・インフォマティクスとは?情報科学が材料開発の現場を変える

「マテリアルズ・インフォマティクス(MI)」とは、材料開発の分野で情報科学の知見をいかしたアルゴリズムを活用することで、材料開発のコストダウンとスピードアップが可能になる新手法です。

従来の材料開発では、新素材の候補を発見し、製品化に至るまでの間におよそ10~20年の歳月を要するといわれています。

しかし、マテリアルズ・インフォマティクスは、過去の実験データやシミュレーションデータを学習させた探索アルゴリズムを使い、材料開発を大幅に効率化できます。

そのため、各国政府がマテリアルズ・インフォマティクスへの財政的支援を行っています。

従来の手法とマテリアルズ・インフォマティクスの違いは?探索アルゴリズムが材料開発を効率化

マテリアルズ・インフォマティクスは、手順や組み合わせの発見に強い探索アルゴリズムなどを活用して、従来よりも材料開発の効率化に成功しています。

従来の材料開発は、「実験」と「理論計算」の2つのプロセスが組み合わさったものでした。

つまり、新素材の候補を探すために理論計算を繰り返し、その都度結果を実験室で確かめるというプロセスです。

研究者の裁量による部分が大きく、多大な時間とコストがかかっていました。実験の一部を自動化することで、開発プロセスを効率化していたものの、多くの課題がありました。

マテリアルズ・インフォマティクスは、過去の実験データやシミュレーションデータに基づく探索アルゴリズムなどにより、材料開発のプロセスを効率化する手法です。

探索アルゴリズムとは、正しい手順や組み合わせを見つけるアルゴリズムで、カーナビや乗換案内にも使われています。

材料開発は目的達成に向けて、膨大な物質の中から最適な組み合わせを探す試みです。

探索アルゴリズムを活用することで、短時間で精度の高いアウトプットが可能になりました。

マテリアルズ・インフォマティクスを採用する3つのメリット

マテリアルズ・インフォマティクスを採用する3つのメリットを解説します。

1.材料探索・設計において、実験計画の精度を高める

マテリアルズ・インフォマティクスは、目的達成に向けた材料を探索する過程で、実験計画の精度を大きく高めることができます。

具体的には、機械学習やディープラーニングを活用したモデルをつくることで、実験対象がどれほど目標の材料に合致していそうか、実験前に精度の高い予測をすることが可能です。

2.材料合成・評価において、シミュレーションの精度を高める

材料合成・評価のプロセスでは、候補となる材料の理想的な混合比や組み合わせを探ります。

過去の実験データや理論計算データに基づき、機械学習や探索アルゴリズムを活用することで、高精度なシミュレーションを行うことが可能です。

3.研究開発計画の立案において、採算性や実現可能性を計測しやすくする

研究開発計画の立案で大切なのは、ゴーサインを出してもらうためのエビデンスを用意することです。

マテリアルズ・インフォマティクスは、開発プロセスを改善するだけでなく、開発計画の採算性や実現可能性の見通しを良くします。

過去の実験データやシミュレーションデータをマイニングし、データサイエンスの手法でエビデンスが出せるため、開発計画をスムーズに立案できます。

日本国内のマテリアルズ・インフォマティクス 3つの成功事例

マテリアルズ・インフォマティクスは、国内でも導入が進んでいます。

マテリアルズ・インフォマティクスが成果につながった3つの事例を紹介します。

物質・材料研究機構(NIMS)と愛媛大学の研究チームの事例

物質・材料研究機構(NIMS)と愛媛大学の合同研究チームは、マテリアルズ・インフォマティクスの手法で、圧力下で発現する新たな超伝導物質の発見に成功しました。

データサイエンスを用い、従来の手法にとらわれることなく探索を行った結果、目標となる物質を効率的に発見しました。

他の機能性物質の開発にも応用できる手法であると期待されています。[注1]

NEC・富士通・日立の材料開発支援事業の事例

マテリアルズ・インフォマティクスの方法論を確立し、その知見やノウハウを外販する材料開発支援事業を展開しようとしているのが、NEC・富士通・日立製作所の3社です(2018年時点)。

NECはAI技術、富士通はスーパーコンピューターなどの計算資源を活かし、自社の研究所で電池や電熱材料の開発を行っています。[注2]

NEC・東北大学材料科学高等研究所(AIMR)の事例

過去のデータにない「未知の材料」の特性予測に成功したのが、NEC・東北大学材料科学高等研究所(AIMR)の合同チームです。

NECが開発した数種類の機械学習モデルを組み合わせることで、1000種類以上の材料データを同時に評価することが可能になり、材料開発が大幅にスピードアップしました。

その結果、熱電変換デバイスの変換効率を100倍に向上させることにも成功しています。[注3]

マテリアルズ・インフォマティクスが抱える課題

マテリアルズ・インフォマティクスを本格的に活用し、優れた材料をより短いサイクルで開発していくためには、3つの課題を解決する必要があります。

(h3)課題1. 膨大なデータの蓄積
機械学習モデルを使ったり、探索アルゴリズムの条件づけをしたりするには、膨大な材料データが必要になります。

(h3)課題2. 計算技術のアップデート
材料データを評価する際の計算技術や評価モデルが確立されておらず、まだ試行錯誤の段階にあります。

(h3)課題3. データ共有のためのプラットフォーム不足
膨大な材料データを効率よく管理し、組織内で共有するためのプラットフォームが不足しています。

日本は高度経済成長期の材料開発を通じ、膨大な材料データを蓄積してきたため、データ活用においては諸外国よりも優位に立っています。

しかし、材料データを探索・評価する際のアルゴリズムや機械学習モデルは、国内企業が多くのテストを行っているものの、いまだ確立されていない状態です。

また、材料データを共有するための仕組みが不足しており、同一の組織内の運用だけでなく、産官民の連携まで考えると、早急なプラットフォーム構築が求められます。

材料科学と情報科学の融合:マテリアルズ・インフォマティクスが材料開発を変える

マテリアルズ・インフォマティクスは、現在進行系で起きている材料開発のパラダイムシフトです。

探索アルゴリズム、AI、機械学習やディープラーニングといった新技術を駆使して、材料開発の時間とコストを大幅に削減することに成功しています。

マテリアルズ・インフォマティクスを導入するためには、計算技術のアップデートや、データ共有のプラットフォーム構築が必要です。

[注1] 物質・材料研究機構:マテリアルズ・インフォマティクスによる新超伝導物質の発見
[注2] ニュースイッチ:NEC・富士通・日立に見る「マテリアルズ・インフォマティクス」最前線
[注3] 日本電気株式会社:NECと東北大AIMR、AIによる新材料開発に成功

関連記事

ヘルスケア事業に舵 花王、ライオン トイレタリー大手企業

コロナ禍で健康や衛生に対する意識が高まる中、花王やライオンなどトイレタリー(日用的な衛生商品、消費財)大手企業が、ヘルスケア事業の拡大を加速する方針を示している。消費者密着型のビジネスで蓄積したデータを活用し、消費者へのパーソナルサービス提供につなげることまでも視野に入っている。

世界でシェアの高いドローンメーカーは?国内メーカーの展望も解説

ドローンは、世界中の産業、工業など幅広い場面で活躍しています。無人で飛び回りさまざまな業務をこなすドローンは、使い方次第でビジネスを大きく変えられる先進技術です。 ドローンの有用性に注目が集まる中、ドローンのメーカー間のシェア争いも激化しています。ドローン市場はメーカーの新規参入や入れ替わりが激しいのが特徴です。日本のドローンメーカーも、より高度な技術開発を急いでいます。 そこでこの記事では、世界でシェアの高いドローンメーカーを解説。また世界でシェアを伸ばす国内ドローンメーカーについてもご紹介します。

どうして?息の長い「擬人化ブーム」を読み解く

軍艦から動物、細胞にいたるまで、何でもキャラクターにしてしまう「擬人化」ブームが続いている。2013年に軍艦を擬人化したゲーム「艦隊これくしょん」の登場以来、既存の有力IPに頼らず、オリジナルキャラクターを「量産」する手段として「擬人化」は広く認知されるに至った。

ランキング記事

1

「クララが立った!」を英訳せよ

「クララが立った!」の翻訳は容易ではない。『アルプスの少女ハイジ』を知らない国の人に、「Clara stood up !」や「克拉拉站着!」と直訳しても意味を成さない。言葉には様々な意味や記号が埋められている。それは、年代、国、民族、言語で大きく異なるからだ。

2

閉店相次ぐ銀座 コロナ禍で商業施設苦境に

東京の代表的な商業地である銀座で、店舗の閉店が増えつつある。メインストリートの「中央通り」から中に入った通りでは、閉店した店舗が目立ち、中央通りに立地するビルでも空室が散見される。

3

リカーリングビジネスはサブスクリプションとどう違う? 新しい収益モデルを解説

従来の商品やサービスを売ったら終わりの「買い切り型」モデルとは異なるビジネスモデルが目立ちます。 そのなかのひとつが「リカーリング」です。リカーリング型のビジネスには様々なメリットやデメリットがあります。 本記事では、リカーリングのメリット・デメリットや、サブスクリプションとの違いについて、具体例を挙げながら解説します。

4

内部統制報告制度「J-SOX法」とは? なぜできたのか?

企業における内部統制は、様々な業務が適正に行われ、組織が適切にコントロールされているかどうかをチェックすることを指しますが、その中でも事業年度ごとの財務報告の内部統制について定めているのが、J-SOX法(内部統制報告制度)と呼ばれる制度です。 J-SOX法は、事業年度ごとに公認会計士ないしは監査法人の監査を受けた内部統制報告書と有価証券報告書とともに内閣総理大臣へ提出することが義務付けられています。 また違反した場合は、金融商品取引法に「(責任者は)5年以下の懲役または500万円以下の罰金またはその両方(法人の場合は5億円以下の罰金)」と罰則が定められています。 しかし、結果的に企業の内部統制を強化し、不正会計などのリスクを減らすことができるため、J-SOX法は企業にとってもメリットのある制度と言えます。 この記事では、J-SOX法の解説のほか、ITシステムに関する「IT統制」についても解説しています。企業の監査部門や、内部統制に関する部署で働いている方は、ぜひ参考にしてください。

5

パワー半導体の世界シェアは?注目市場の今後の動向を解説

パワー半導体(パワートランジスタ)は、家電や電気自動車をはじめとして、さまざまなデバイスの電源管理に使われています。 多くの分野で需要が伸びており、長期的な成長が期待できるマーケットです。 日本の企業や大学発ベンチャーが競争力を保っている分野でもあり、「パワー半導体強国」として世界市場でのシェアを獲得するべく、積極的に研究開発を行っています。 本記事では、世界規模で成長をつづけるパワー半導体の市場規模や、今後の展望を解説します。

人気のキーワード

海外スタートアップ情報はこちら!  寄稿・執筆者募集中