近年、計算能力と人工知能の進化により、材料科学や化学の研究・製品開発に変革がもたらされています。エンソートは常に最先端のツールを探求しており、研究開発の新たなステージに引き上げる可能性を持つマテリアルズインフォマティクス（MI）分野での新技術を注視しています。

MIは、AIや機械学習（ML）などの情報科学と計算科学を活用し、材料開発のプロセスを効率化する手法です。MIは新しい材料を予測・発見し、既存の材料を革新的な用途に最適化するために使用され、より迅速かつ信頼性の高い結果が得られます。

今、まさにこの分野を変革しようとしているのが「AIスーパー・モデル」と名付けた新技術です。この技術はまだ主流ではありませんが、研究開発の予測能力を飛躍的に向上させ、業界に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

エンソートは先日、日本企業向けにこのトピックについてライブウェビナーを開催しました。詳細は「次世代のマテリアルズインフォマティクスが開く研究開発の新たな道筋」のオンデマンド版をご覧ください。米国エンソート COOであり、AI専門家のマイケル・コネル博士がスピーカーを務めています。音声は英語ですが、日本語字幕がついています。

 

研究開発における未知の予測

研究開発の要は、既知の情報から未知を予測することです。材料科学における予測は、原子レベルの挙動から大規模な材料特性まで、何を目的にするかにより多岐にわたります。 予測能力が高く、迅速であるほど、研究開発の効率と成功率が高まります。

予測のアプローチには主に以下の3つがあります。

1. 直感：これは過去の経験や観察に基づく専門的な知識です。特定の問題には効果的ですが、複雑なシステムや微小な相互作用に対しては、直感には不正確で限界があることが多いです。
2. 理論：理論モデルは科学的な原理に基づいて現実の挙動をシミュレーションするために使用できます。これらのモデルは強力ですが、確立された理論が存在し、計算上の実行可能性が保たれている場合にのみ適用されます。
3. 統計：統計モデルや機械学習はデータ内のパターンに基づいて結果を予測し、大規模なデータセットから洞察を引き出す能力を提供しますが、膨大で高品質なデータセットを必要とすることが多いです。

AIスーパー・モデルは、この3つのアプローチ（直感・理論・データ駆動の統計）を統合し、データ点が少なくても迅速で精度の高い予測を可能にし、より短い開発期間での製品化に新たな可能性を開きます。

 

AIスーパー・モデルの潜在的可能性

AIスーパー・モデルの可能性を示す2つの実例をご紹介します。

製品研究開発の加速

製品研究開発の加速：ロスアラモス国立研究所（LANL）の研究者は、直感・理論的知識・限られた実験データを活用して、手間のかかる手作業の量子センサー調整プロセスを効率化しました。AIスーパー・モデルは、最適なパラメータ設定を迅速に特定し、従来の方法の2倍の性能を達成しながら、データ量はわずか1/100に、時間は1/1000に短縮しました。このブレイクスルーにより、開発時間が大幅に削減され、研究者は労働集約的な手作業の調整ではなく、デバイスの性能最適化に集中できるようになりました。

 

リアルタイムの材料設計支援

スーパー・モデルを導入することで、LANLの研究者たちは、通常数日から数ヶ月かかるX線回折（XRD）分析の予測ループを劇的に改善しました。このモデルは、通常のケースにおいて人間の専門家と同等のパフォーマンスを発揮するだけでなく、従来の分析では解決できなかったより複雑なケースにも対応しました。さらに、AIスーパー・モデルはこれらの予測をほぼリアルタイムで行うことができました。この技術により、従来の時間のかかる直感に頼ったプロセスが迅速で信頼性の高いシステムに変わり、材料発見を進展させるとともに、従来では実現できなかった材料研究開発の新しい手法への道を切り開きました。

 

研究開発におけるAIスーパー・モデルの主な利点

AIスーパー・モデルは、材料科学と化学の研究開発において予測手法におけるパラダイムシフトをもたらします。従来のモデルとは異なり、限られたデータでも高精度な予測が可能です。

AIスーパー・モデルを研究開発に適用すると、以下の効果が期待できます。

• 少ないデータで高精度な予測が可能：従来のモデルが膨大で高品質なデータセットを必要とするのに対し、AIスーパー・モデルは最小限のデータでも効果的に機能します。理論や科学的な制約をモデルに直接組み込むことで、精度を損なうことなく必要なデータ量を削減しています。
• モデル構築の時間と複雑さを軽減：従来の機械学習ではデータの前処理、モデルの訓練、反復的なチューニングが必要で、リソースを多く消費します。AIスーパー・モデルはAIによるデータ収集とモデル最適化を利用することでこのプロセスを簡素化し、高品質なモデリングをMLの深い専門知識がなくても実現可能にします。
• 解決可能な問題の範囲を拡大：AIスーパー・モデルのフレームワークにより、研究開発で取り組める問題の幅が広がります。より迅速で信頼性の高い分析により、従来の直感や大量のデータが必要とされる方法では解決が難しかった複雑で高次元な問題にも対応できるようになります。

AIスーパー・モデルは、効率性を向上させるための技術革新にとどまらず、研究開発のあり方そのものを根本的に変える可能性を秘めています。この技術が成熟するにつれ、早期導入者は大きな機会と競争優位性を得るでしょう。近い将来、AIスーパー・モデルはR&Dリーダーや研究者、製品開発者にとって不可欠なツールになると考えられます。

 

詳細については、オンデマンドウェビナー「次世代のマテリアルズインフォマティクスが開く研究開発の新たな道筋」をご覧ください。

エンソートのMI専門家へのご相談も随時お受けしております。

 

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