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本文のプロセスとは少し異なりますが,物質・材料を設計製造する過程の最適化を狙った「プロセス・インフォマティクス」が注目されてますね。従来のマテリアルズインフォマティクスよりも少し視座が高く,統括的にデータ科学を利用していこうという取り組みです。

例えば,物質合成課程に各種センサーを張り巡らせ,合成プロセスを定量的に理解することで,得られたデータをインフォマティクスで回すというイメージでしょうか。ベイズ最適化による合成プロセスの最適化と合わせることで,「データベースを活用した物質予測」から「予測された候補物質から本当に有用な物質の絞り込み」という点に重点を移すことが可能になると思います。

ただ,このプロセス・インフォマティクスも曖昧な広義な定義なので,これからポスト・マテリアルズ・インフォマティクスとして実例とともに議論が盛んになっていくかと思います。

以前も載せたような気がしますが,AI材料探索に関してこちらのワークショップレポートが大変興味深いですので,併せてご参照ください。
■多様な安定相からの高機能材料の創製
https://www.jst.go.jp/crds/report/report05/CRDS-FY2018-WR-11.html
利用可能な分野がどんどん拡大してきてますね。
基礎物性もそうですが、「接着」「耐久性」とか「生体毒性」みたいなマクロ寄りの物性も推測できるようになると助かります。ほんと助かります。

また材料を組み合わせて所望の特性得るための処方も職人技的なところが多く、AI化が望まれているところです。しかしこういう属人的な仕事ほどデータベースとして使えるほど綺麗なデータが揃ってないという。

人ごとではないですね。
僕も勉強しないと。
創薬において、開発期間の大幅短縮化にAIが活用されているのと同じ考えですね。早晩成功例が出てくるでしょう。
どれくらい実験回数が減る等時間やコストが低減できるかが見所です。
素材開発においてAIを活用するのがトレンドとなっているそう。
暫く人材獲得競争が激しくなりそうです。
旭化成株式会社(あさひかせい)は、化学、繊維、住宅、建材、エレクトロニクス、医薬品、医療等の事業を行う日本の会社である。東京都千代田区神田神保町に本社を置く。戦前は日窒コンツェルンの一部だったが日本の敗戦にともなう財閥解体により資本関係が絶たれ、1946年4月に日窒化学が旭化成工業(株)と改名して独立企業体として誕生した。 ウィキペディア
時価総額
1.64 兆円

業績

住友化学株式会社(すみともかがく、Sumitomo Chemical Company, Limited)は、住友グループの大手総合化学メーカーである。国内化学メーカーとしては、三菱ケミカルホールディングスに次いで第2位。 ウィキペディア
時価総額
8,393 億円

業績