積水化学工業（以下、積水化学）と日立製作所（以下、日立）は、材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の推進に向け、協創を開始する。

　今回の協創は、材料に関するデータとAIなどのデジタル技術を駆使することにより、短期間で効率的に材料特性や知見を見出すことが可能なMIの推進に取り組むもので、新材料開発の加速や研究開発の効率化・高度化を目指すもの。日立のLumadaで展開される様々なソリューションのほか、先行研究として進める先進技術も幅広く活用し、積水化学の実業務においてその有用性を検証するという。

　具体的には、MIに必要となる材料開発のためのナレッジや実験データを社内外から自動で収集・整理・蓄積・統合し、最大限活用できる環境を構築する。また、実験ワークフローをサイバー空間上で表現したデジタルツインの構築により、材料開発の領域におけるサイバーフィジカルシステムの有用性の実証を進めていく。なお、これらの検証は、積水化学の機能性材料に関する研究を対象に開始するとしている。

協創の内容

1．CMOSアニーリングを活用した材料特性の最適条件探索による、材料開発の高度化

　日立が開発した量子コンピュータを疑似的に再現するCMOSアニーリングを、材料開発分野に適用し、その効果検証を行う。多くの選択肢の中から最適な条件の組み合わせを高速かつ高精度に予測可能なアニーリング技術の活用により、積水化学が得意とするMIを用いた複雑な配合設計を加速し、新材料の開発サイクルのさらなる短縮や高度化を目指す。

2．AIを用いて材料開発知識の整理を自動化し、多様な知識を蓄積するナレッジベースを構築

　日立独自のAIを用いて、社内外の様々なデータの整理を自動化、さらに国や研究機関が公開するデータベースと統合して、研究者が着目する多様な知識を蓄積する「材料開発統合ナレッジベース」を構築し、その有用性を検証する。

　既存データの整理だけでなく、公開データとの統合により不足情報を自動的に補完するほか、AIを用いて正しい情報を整理できたかなど不確実性の評価も行い、情報の信頼性向上を図る。研究者は、蓄積した材料開発知識を横断的に検索できることで、実験情報の収集工数を削減し、多くのデータを用いた高度な新材料候補の予測が可能となるなど、材料開発の効率化が期待できるという。

3．実験デジタルツインの構築と実験データ収集の自動化による材料実験業務のDX化

　材料開発の現場で行われる実験ワークフローをサイバー空間上に再現し、各プロセスの実験データを関連づけ、実験デジタルツインを構築。また、実験業務の自動化・リモート化に向けて、実験で用いられる計測装置と実験デジタルツインの連携に向けた検討も行い、材料開発の効率向上に関する効果を検証する。

　試料合成や計測など実験過程で生まれる様々なデータを収集し、各データと実験ワークフローを日立の「IoTコンパス」を用いて関連づけ、データを統合的に管理する。また、計測装置と「IoTコンパス」を直接連携させることで、データ収集や解析の自動化を目指す。

　従来、一元管理の難しかった膨大な実験データを、個々に関連づけて、俯瞰的な分析を容易にするほか、データ検索やフォーマットの整合作業など負荷を軽減し、実験結果の解釈や意思決定までのスピード向上が期待できる。また、実験データの一元化により、研究者間のデータ共有や、他の研究でのデータの再利用にもつながるとしている。