はじめに
昨今AIの発展・普及によりデータの重要性が増しています。
その中でも機械学習やデータマイニングなどの手法を用いた材料開発の効率化を図る分野や
技術のことをマテリアルズ・インフォマティクスと言います。
今回はそのアプローチ方法、必要な登場人物、すでに活用されている実例のご紹介も交えて
マテリアルズインフォマティクスについて解説して参ります。
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、新しい材料を開発、改良するために開発過程の
実験データやシミュレーションデータなど、材料に関する大量のデータから有益な情報を
引き出すための科学的なアプローチです。
新しい材料の開発には膨大な時間と労力を必要とします。
例えば、特定の特性を持つ新しい合金を探すためには、数百万の可能な組み合わせを試す必要があります。これは非常に時間がかかるプロセスで、一般的には何年もかかることが多いです。マテリアルズインフォマティクスは、このプロセスに対して、機械学習や統計的手法、
人工知能を活用して、材料の特性や組成を予測することで、大幅に高速化、短縮化し、
コストを削減することができます。
歴史
2011年にアメリカのオバマ元大統領が「Materials Genome Initiative （MGI）」を発表した
ことを機に、世界各国でマテリアルズインフォマティクスへの取り組みが加速しました。
日本ではまず、2014年にSIP( 戦略的イノベーション創造プログラム)「マテリアルズ・インテグレーション」が開始されました。
そこではマテリアルズ・インテグレーションを以下のように定義しています。
「マテリアルズ・インテグレーションとは、材料科学の成果を活用するとともに、理論、
実験、解析、シミュレーション、データベースなどの全ての科学技術を融合して材料の研究
開発を工学的な視点に立ち支援することを目指す総合的な材料技術ツール」
そして、2015年、JSTイノベーションハブ構築支援事業「情報統合型物質・材料開発イニシアティブ」が開始され、続く2016年にはNEDO「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超プロジェクト）」がスタートしました。
さらに、2018年は SIP 第2期「統合型材料開発システムによるマテリアル革命」が発足し、
マテリアルズインフォマティクスにおけるグローバル競争力をより強化するための取り組みが実施されています。
アプローチと取り組み例
マテリアルズインフォマティクスを成功させるためには、巨大なデータベースと高度な分析
技術、そしてそれらを統合する能力が必要となりますが、さらに、異なる学問分野からの視点や知識も重要となります。
物理学者、化学者、生物学者、そしてデータサイエンティストなど、各分野の専門家が一堂に会して問題解決に取り組むことで、これまでにない視点やアプローチを生み出すことができるようになります。
最近身近であった実例では、新型コロナウイルスに対する新薬の開発において、既存の薬物
データベースから有望な候補を高速にスクリーニングするために活用されました。
自動車産業では、より軽量で、且つ強度が高い新素材の開発が進行中で、これにより燃費改善や車の性能向上が期待されています。
医療分野では、新たな生体適合性材料の開発が進行中で、これにより患者の生活の質を向上させる新しい医療機器や治療法の実現が期待されています。
課題と展望
マテリアルズインフォマティクスはまだ新しい分野であり、多くの課題を抱えています。
その一つが、データの品質と整合性です。
既存のデータベースには、異なる実験条件や測定方法により得られたデータが混在しており、その差異を考慮することが重要です。電池の性能を評価するための実験では、温度や電流の
設定が結果に大きな影響を与えますが、これらの要素を考慮しないでデータを解析すると、
誤った結論を導く可能性があります。
また、異なる専門分野の知識を融合し、データを解釈するための新たな視点を開発する必要もあります。例えば、新たな触媒の開発においては、化学的な知識だけでなく、量子力学や統計力学の知識も必要となることがあります。これらの異なる視点を統合することで、データから新たな知識を引き出すことが可能となります。
最後に
新しい材料は、新しい技術を生み、それが新しい産業を生み出します。
そして、それが社会全体の発展に寄与し、私たちの生活を豊かにします。その一連の流れを
効率化できるマテリアルズインフォマティクスは今後益々注目されることになるでしょう。
