2021.11.05 産業・製品
計測データとAIで材料開発加速 少ない実験回数で誤差小さく NIMS・旭化成など技術開発
ある特性を持った材料を開発したい場合、マテリアルズ・インフォマティクス（ＭＩ）を使うことで、こういう構造の材料を開発すれば良いという答えを導き出せる。ただしこれは予測精度が非常に高い場合であって、実際の材料開発はそう簡単ではない。物質・材料研究機構（ＮＩＭＳ）の田村亮主任研究員、中西尚志グループリーダー、出村雅彦部門長、旭化成の武井祐樹主幹研究員、三菱ケミカルの今井真一郎主席研究員、三井化学の中原真希研究員、住友化学の柴田悟史研究員の研究グループは、材料の構造から得られる測定データを有効に活用し、少ない実験回数で、予測値と実値の誤差を小さくできるＡＩ技術を開発した。材料開発の強力なツールになると期待される。
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