レゾナック、AI・ディープラーニングを活用して材料の開発期間を短縮

株式会社レゾナックは、過去の累積データをもとに作成した予測モデルを利用することで、未知の化合物の構造や物性などを予測する「ケモインフォマティクス」のアプリを自社開発し、運用を開始した。

従来、新規材料の開発では多くの場合、実験の初期段階で文献や経験に基づき、一定の予測を行ってから実験と測定を繰り返す手法が行われてきた。

また、量子化学計算によるシミュレーションやケモインフォマティクスを用いて予測する場合は、通常は物性の計算やデータの入力規則である記述子の作成が必要となる。これには量子化学計算やケモインフォマティクスの知識や経験が必要となる。

今回、レゾナックの計算情報科学研究センターが開発したケモインフォマティクスアプリは、過去の材料開発から蓄積された計算及び実験データを活用したディープラーニング技術を利用しており、 コンピュータでの量子化学計算に比べて、数千倍速く物性の予測を行うことができる。

加えて、シンプルなユーザインターフェースを採用しているため、ケモインフォマティクスの経験が浅い実験者でも、日常的に使う分子の描画方法で分子データを入力でき、実験者自身で物性の予測や材料の事前設計が可能になった。

レゾナックは、今後も情報科学技術を活用することで、半導体材料をはじめとしたスピードが求められる材料の開発期間短縮に取り組んでいくとしている。

IoTNEWS編集部

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