PFNとENEOS、物理シミュレータに深層学習モデルを組み込んだ汎用原子レベルシミュレータを提供する合弁会社を設立

株式会社Preferred Networks（以下、PFN）とENEOS株式会社は、2019年度より戦略的な協業体制の構築に合意し、AI技術を活用したマテリアルズインフォマティクス分野での事業創出を検討してきた。

そして本日、PFNとENEOSは、新物質開発・材料探索を加速する高速の汎用原子レベルシミュレータを提供する合弁会社の設立について合意したことを発表した。

新会社では、2021年夏を目途に、両社の知見をもとに開発した高速の汎用原子レベルシミュレータをクラウドサービスとして提供される予定だ。

今回開発された汎用原子レベルシミュレータでは、材料探索技術の高速化と汎用性向上を実現するため、従来の物理シミュレータに深層学習モデルを組み込み、原子レベルで材料を再現して大規模な材料探索を行うことができる。

深層学習モデルの訓練には、スーパーコンピュータを使って物理シミュレーションした膨大な量の原子構造データを使用している。これにより、計算スピードを従来の物理シミュレータの数万倍に高速化するとともに、領域を限定しない様々な物質に適用可能な汎用性を実現した。

今回の協業で両社は、マテリアルズインフォマティクスのコア技術となる汎用原子レベルシミュレータを提供することにより、様々な材料開発分野において革新的な素材の開発を加速させるとしている。

IoTNEWS編集部

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