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三井化学と日立、AI技術の応用で材料開発のコスト大幅削減を見込む実証実験開始


三井化学は、日立が開発したAI・人工知能を活用したMI (マテリアルズ・インフォマティクス) 技術を、実際の新材料開発に適用する実証試験を開始します。新製品開発に掛かる時間・コストの大幅削減を見込みます。

このAIニュースのポイント

  • 三井化学と日立が材料開発を高速化するMI技術の実用化に向けた実証試験を開始
  • 有機材料開発の実験回数を従来比約1/4に低減し、新材料開発のDXを実現
  • 新製品開発に掛かる時間・コストの大幅削減を見込む

三井化学株式会社と株式会社日立製作所は、日立が開発したAI・人工知能を活用したマテリアルズ・インフォマティクス(MI)技術を、実際の新材料開発に適用する実証試験を開始します。この実証試験に先立ち、日立の開発技術を三井化学が提供した過去の有機材料の材料開発データで検証したところ、高性能な新材料の開発に必要な実験の試行回数が従来のMIと比較し約1/4に削減され開発期間を短縮できることを確認しました。

材料科学分野では、環境負荷の少ないプラスチック素材などの材料需要の多様化に応えるため、AIやシミュレーションなどの技術を用いて新材料の研究開発効率を向上するMIの活用が期待されています。たとえば、AIを用いて素材の配合比率や温度や圧力など製造条件といったデータを解析し、高性能な材料を作るための最適な配合量や製造条件を推定することができます。

従来は有識者がAIの予測性能値をもとに大量に提示された化学式の中から有望と思われるものだけを選別し、それらの候補を実験して材料性能を評価することで、新材料の化学式を特定する方法が取られてきました。近年では、深層学習の発展に伴い、直接化学式を発案するAIも開発されているものの、こうしたAIが高性能な材料の化学式を発案できるよう学習させるためには、化学式とその性能指標値*9がペアになった大量の実験データが必要となるなど、学習用のベースとなるデータを得るために実験回数が増えてしまうといった課題がありました。

 

 

日立は、AIやシミュレーション技術などを活用して新材料を探索するMIの高度化に向けて、これまで大量の実験データを必要としていた有機材料開発において、少量の実験データでも高性能な新材料の候補化合物(化学式)を発案することができる深層学習技術を新たに開発しました。

三井化学にとって、新製品の開発は事業活動の要です。ただ、新製品開発には、課題抽出、基礎研究から、スケールアップなどの実証実験など、多大な時間・コストを要します。今回、三井化学が過去から蓄積している膨大な開発に関する知見と日立が提供するデジタル技術とを融合することで、新製品開発に掛かる時間・コストを大幅に削減することを見込んでいます。

 

出典:PR TIMES

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