材料研究分野で挑戦、“ゆりかごから墓場まで”データフル活用の効果

コメント

注目のコメント

• Yamazaki Takahiro

  大学 助教・材料/物性物理

  ・2019年01月08日

  やや対象や目的がハッキリしないまま取り組まれている印象はありますが、今は試行錯誤のフェーズなのでとりあえずやってみるのがいいと思います。MIの領域にガチもんのAI研究者を呼び込んで材料科学者とタッグを組むことがまず第一歩。
  
  従来の研究成果である物質の物性や材料特性を抽出作業やそのデータベース化は検討されてきたもののまだ成されていない重要な仕事です。自動で蓄積して自由に引き出せるシステムは今後必ず役に立ちます。
  
  研究者があまり多くない今、MIに関する基盤やデータベースはこれからなので、どんどん盛り上がってほしいところ。単純なMIでは材料探索は難しいが、サブルーチンとして色々な条件の有無すら自動でできるようになればかなり有効な手段になると考えます。
• 古川 英光

  【やわらかサイエンティスト】 博士（理学）（1996年東工大 物理学専攻 博士課程修了）

  ・2019年01月07日

  膨大な実験データを活用して、材料の科学の深い理解を無しに、材料開発に役立つデータ分析結果を開発者に提供するサービス。タコつぼ型の大学研究者がどうやってここに関与していくか。人材育成や大学改革とも底流では関わってきます。
• H. Fumiya

  精密機器メーカー社員 兼 サイエンスライター

  ・2019年01月07日

  材料分野にAIかぁ…親和性が高そうに見えて、そうでもないかも。
  どういう検討かにもよりますが、温度やちょっとしたハンドリングの違いなど、記録に残らない(残せない)条件の違いによって結果が変わることも少なくありません。
  
  似たようなアプローチとして、反応予測とかやる計算化学という分野もあって結構研究されています。ですがなかなか実系での結果と一致せず、広くは利用されていないというのもあります。