AI技術を開発しました。高分子材料をはじめとした材料開発の強力なツールになると期待されます。パラメータから材料物性を機械学習で予測することで、材料開発を加速してきました。等の測定データの利用が有効です。これらの測定データは、プロセス加工した材料に対して測定しないと取得できません。したがって、構造情報を利用して予測精度を向上させるには、研究者が設定可能な材料組成といったパラメータと、実測でしか得られないパラメータの異なる2つのパラメータを扱う必要があります。本研究では、XRDやDSC等の実測でしか得られないデータを用い、なるべく少ない材料作製回数で正確に材料物性が予測できるように、作製すべき材料を適切に選定するAI技術を開発しました。作製すべき材料をベイズ最適化などの手法で選定し、測定したデータを加えて、AIによる材料選定を繰り返します。本技術の有用性を示すための一例として、高分子材料であるポリオレフィンのデータベースを利用しました。その結果、AI技術の利用により、無作為に材料作製を進める場合と比べて、作製回数を少なくしても機械学習による材料物性の予測精度を向上できることを示しました。決定が可能となります。この技術はポリオレフィンといった高分子材料だけでなく様々な材料開発にも応用できる汎用的技術です。そのため、材料開発のDX基盤技術になると期待しています。柴田悟史研究員によって実施されました。オンライン掲載されました。(NIMS)このページの先頭へ。