|AI/人工知能のビジネス活用発信メディア【NISSENデジタルハブ】NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例など、様々なお役立ち情報をお届けします。新素材探索の分野での人工知能(AI)の活用は、米国では盛んに行われている。ノースウェスタン大学の活用事例は、米国の国家プロジェクトの一環でもある。日本でのこの分野(マテリアル・インフォマティクス)の研究も始まったばかりで、今後の展開を期待したい。シェアするFacebookで記事をシェアするTwitterで記事をシェアするRSSで記事を購読するはてなブックマークに追加Pokcetに保存するMITやカーネギーメロン大学のように、人工知能(AI)を研究する学術機関は多い。その一方で、AIを活用した研究も盛んである。今回紹介するノースウェスタン大学の研究事例は、AIを活用することで作業やコストの効率化を図ったものだ。材料科学という一見人工知能と関係なさそうな分野でも成果を出せるという事例は、AIの活用を考えるうえで興味深い。米国イリノイ州シカゴの郊外にあるのが、ノースウェスタン大学だ。日本人にとってなじみが薄い大学かもしれない。名門私立大学として米国での知名度は高い。U.S.ニューズ&ワールド・リポート誌では、化学分野で米国ランキング6位と上位につける。米国の大学における研究の裾野の広さを垣間見ることができる。ノースウェスタン大学で2018年4月に発表されたのは、合成ガラスの生成に成功したというものだ。「なぜ人工知能(AI)と関係あるのか?」と疑問に思われる方も多いだろう。実は、ノースウェスタン大学の研究を含めて、材料科学の分野でAIを用いた研究はトレンドになっている。Informatics)と呼ばれる分野だ。マテリアルズ・インフォマティクスとは?マテリアルズ・インフォマティクスとは、材料開発のために人工知能やビッグデータを活用する分野である。材料の組成や構造、製法といった材料設計を、望ましい機能や特性から導き出すのが、「逆問題」と呼ばれる問題だ。この逆問題を解決するのに、研究者の経験や勘といった要因に従来は頼っていた。この分野の研究者にとって、材料設計は腕の見せ所である。その一方で、実際に新素材を生み出すためには長い時間を要する。現在の人工知能のトレンドを考慮すれば、AIを使って新素材の探索をスピーディに行ないたいと考えるのは、自然な流れだといえるだろう。国家プロジェクトの一環としてのマテリアルズ・インフォマティクスノースウェスタン大学の研究事例の背景には、もうひとつ別の潮流がある。マテリアル・インフォマティクス自体は、2000年ごろから提唱された。この潮流が本格化するのは2011年だ。Competitiveness)と呼ばれる、産業の競争力を強化するプロジェクトを発表した。MGIでは、計算とデータ、そして実験の3つを柱として、新素材の開発スピードを2倍にすることが目標に掲げられる。年間予算1億ドルを投入し、ノースウェスタン大学のほかにも、MITやコロラド大学ボルダー校、デューク大学などが活発に研究を行なう。MGIが主導する官民連兼プロジェクト内でのさまざまな議論を経て、ようやくその効果が出つつある中での、今回の研究成果であるともいえよう。本研究は、ノースウェスタン大学単独で実施されたのでは決してない。)とによる共同研究だ。SLAC国立加速器研究所は、米国エネルギー省のもとでスタンフォード大学が運営する研究機関である。研究分野は広範に及ぶ。NISTは米国商務省配下の研究機関で、計測に関する科学や規格、技術を推進することで、米国国内の経済安定を図ることを是としている。国を挙げてのプロジェクトの一環であることが垣間見えよう。ノースウェスタン大学のプロジェクトの詳細とAIのメカニズム新素材としての金属ガラスの可能性ノースウェスタン大学の研究グループが発見したのは、金属ガラスだ。iPhoneの部品にも使用される金属ガラスは、結晶構造をもたない金属である。原子構造が無秩序であるため、強度は結晶金属の約3倍と高い。原子間に小さな隙間があり、外部から力が加わると原子がわずかながら移動するため、弾性変形をもつ。iPhoneの部品で使用される素材であるように、注目を浴びる素材である。)マテリアル・インフォマティクスが、望ましい機能や特性から材料の組成や構造を導き出す逆問題であることを思い出せば、望ましい金属ガラスを早くコストをかけずに発見したいという材料科学者の意図は容易に想像できよう。ところが、新しい金属ガラスを発見するのは簡単なことではない。元素の組成の組み合わせを考慮すると、金属ガラスの候補となる合金の種類は数百万にも及ぶ。過去50年間で調査された合金の種類は、6000ほどだ。新しい金属ガラスを発見するのにかかる時間は、膨大である。Wolverton)教授である。計算機や人工知能(AI)を活用して材料を探索する分野でのパイオニア的存在だ。米国エネルギー省やNISTから研究費を調達しているのも興味深い。国家プロジェクトの一環である。ウォルバートン教授らの研究グループは、新しい金属ガラスを発見するために機械学習を用いる。ご存知のように、入力層に取り込んだビッグデータを中間層で学習させることで、出力層から答えを出力する仕組みが、機械学習である。気になるのは、新しい金属ガラスを発見するために必要な入力データであろう。Landolt-Börnsteinと呼ばれる、材料科学における信頼できる実験結果を集めたデータベースを用いる。このデータベースから、過去50年間に調査された金属ガラスの発見にかかわる実験データを抽出する。抽出された金属ガラスの種類は5313、実験の数は6789だ。(出典:http://advances.sciencemag.org/content/4/4/eaaq1566.full)重要なのは、機械学習のために入力データとして使用するのは、金属ガラスの組成と金属ガラスを発見する方法のセットだ。新素材を発見する方法とその方法によって発見された材料との組み合わせが、新しい金属ガラスを特定する。Mehta)氏は、機械学習が新素材を発見するプロセスを言語の学習になぞらえている。記憶した言語の文法を実際に使用しながら学習することと、新素材を発見するための方法を記憶し学習することで新素材の予測を行なうことの2つが、類比的に語られている。今回の実験で材料探索を行なったのは、コバルト(Co)、バナジウム(V)、ジルコニウム(Zr)の3種類の元素からなる金属ガラスだ。研究グループの提案した機械学習を活用した手法により、金属ガラスを発見できるスピードは約200倍になったという。従来ならば1000年もの時間がかかるものを、たった50年で発見できるのだから驚きというしかない。(出典:http://advances.sciencemag.org/content/4/4/eaaq1566.full)図は、コバルト、バナジウム、ジルコニウムの組成比と尤度の関係を表している。この結果は、機械学習によって最初のフェーズで得られたものだ。2つのモデルを用いて、金属ガラスの探索を行なう。各モデルで得られた結果(グラフA,B)を統合したものが、右のグラフ(C)だ。青色が濃いほど、実際に存在しそうな金属ガラスである。この学習結果を分析するのに、HiTp実験が行われる。スパッタリングによって合金を成膜処理し、X線解析によって合金がガラスかどうかを判定するのが、HiTp実験だ。判定された結果が、下図の右端のグラフCである。グラフAとCを比較すればわかるように、1回のフェーズの機械学習だけでは、金属ガラスを上手く絞り込めていないことがわかるだろう。そのため、HiTp実験の結果を踏まえて、再び機械学習を行なうのだ。(出典:http://advances.sciencemag.org/content/4/4/eaaq1566.full)機械学習とHiTp実験による合金の評価を繰り返すことで、金属ガラスを発見できる率が上がったという。3回目のフェーズではサンプル数300~400から1個の金属ガラスを、4回目のフェーズでは、サンプル数2~3から1個の金属ガラスを発見できるまでに至っている。Vergeのインタビューにウォルバートン教授は答えている。機械学習が教えるのは、コバルト、バナジウム、ジルコニウムの組成比と尤度との関係だけである。正確な組成比に関しては、機械学習の情報はまだ実用レベルでない。問題点は、機械学習に用いる入力データが不足している点にある。先述の通り、データベースから新素材とそれを発見する方法のセットを学習させる。ところが、基本的には新素材を発見できる方法だけを学習させるのであって、新素材を発見に失敗した方法もたくさん存在する。このような失敗例を機械学習に取り込んだ方が、新素材を発見しやすい。いえ、ウォルバートン教授のような材料工学のエキスパートにかかれば、機械学習が教える探索結果を見るだけで、新しい金属ガラスの組成が思いつくという。1000年かかる材料探索が200倍のスピードになるのだから、機械学習が新素材の組成についてヒントを与えるだけでも十分な進歩といえるだろう。ウォルバートン教授は、機械学習のモデルは学習するたびに「賢く」なっているという。材料を探索する機械学習は、まだまだ進歩する余地が残る。日本のマテリアルズ・インフォマティクス研究も米国を追うノースウェスタン大学の研究事例を通じて、米国でのマテリアルズ・インフォマティクスの潮流を今回紹介した。日本にこの分野の動向に関していうと、人工知能(AI)分野では、内閣府の総合科学技術・イノベーション会議(CSTI)によって、AIへの重点投資が行われている。イニシアティブ(MI2I)」が始まったばかりである。ノースウェスタン大学のAIを活用した研究事例は、高速化とコストの削減という人工知能の魅力を示すものだといえるだろう。HUB編集部NISSENデジタルハブは、法人向けにA.Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。AIのレンタルで企業や周囲の環境にどのような変化をもたらすのか?AI(人工知能)は自社開発する時代から、大手が展開するAPIを「レンタル」で利用する時代になった。その中でもAmazonは価格面の安さで他社を圧倒している。AIの活用事例ITの巨人は店をこう変えるAI(人工知能)というとベンチャー企業の活躍が目立つが、巨大IT企業は即戦力になるAIの開発を続けている。NECと日立による、AIを使った小売業支援を紹介する。活用事例AIの研究に強いアメリカの大学はこの2つAIは難しい学問であり新しい産業である。大学は難しいことを解決するのが得意であるし、新産業の創造の手伝いもする。今回はアメリカでAIの研究に力を入れる大学を紹介していく。〜海外事例〜AIによるデータ解析や血液検査で癌を早期発見する技術が開発されている。海外ではどのようにこれらの技術が、現段階で、利用されているのだろうか。〜海外編〜AI(人工知能)は様々な産業に変革をもたらすと言われていて、自動車産業はその筆頭である。自動運転車とAIがどのようにマッチングしていて、近い将来の自動車がどうなるのか。海外の事例をみてみよう。Reserved.メール登録Xメール登録X。