NEDOの「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」で産業技術総合研究所、先端素材高速開発技術研究組合、日本ゼオン（株）は、複数の人工知能（AI）を用いることで複雑な構造を持つ材料のデータを処理し、高速・高精度にさまざまな機能を予測する技術を開発しました。

今回開発したマルチモーダルAI技術は、母材・添加剤・充填剤といったさまざまな配合を持つ材料（複雑材料系）に対して、深層学習（ディープラーニング）を適用する新しい技術です。画像や分光スペクトルといった異なる複数のデータを計測・統合することで、従来のAI技術を適用できなかった複雑材料系も、2万分の1以下の時間で高精度に異なる複数の特性の予測が可能になります。これは、膨大な条件から選定・成形加工・評価を行う材料開発における大幅な高度化・高速化につながります。

材料開発のさらなる高度化・高速化に向けて、現在、機械学習や深層学習（ディープラーニング）などの人工知能（AI）技術を活用したデータ駆動型の材料開発が盛んに行われています。これまでは、単純な化学構造を持つ低分子材料や無機材料に対して、元素や化学結合を元にしたAI技術によって、材料が持つ機能が予測されてきました。しかし、多くの材料系は多数の成分を含む複雑材料系であるため、比較的単純な元素や化学結合だけでは機能を予測することが困難でした。また、物理・化学構造が複雑に変化し、求められる機能も多元的になるため、材料の特徴を捉えた画像などの単独の計測データを用いた従来のAI技術では、予測できる特徴が限定的で、狭い範囲しか適用できませんでした。

このような背景のもと、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）は「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」（2016年度～2022年度）で、機能性材料開発の高速化を目指し、データ駆動を活用した研究を進めています。本事業で国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）室賀駿研究員、畠賢治研究センター長らのグループは、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）、日本ゼオン株式会社（日本ゼオン）と共同で、より汎用（はんよう）性の高い、複雑な構造を持つ材料へ適用できる革新的なマルチモーダルAI技術を開発しました。これはデータ駆動型の技術開発において、多元的な機能を持つ複雑材料を扱える技術です。

マルチモーダルAI技術では、画像や分光スペクトルといった異なる種類のデータを計測・統合し、物理・化学構造の情報を広くAIに取り込むことができます。これによって、母材、添加剤、充填剤をさまざまな配合で持つために従来のAI技術を適用できなかった複雑材料系について、その特性予測に国内外で初めて成功しました。マルチモーダルAI技術では、母材5種、添加剤2種、充填剤3種の組成のケースにおいては、1日で約10万条件分の複数の計測データの生成と特性の予測結果の出力が可能になります。開発したAI技術を用いることで、実際に実験に要する時間と比較して2万分の1以下の時間で特性予測が可能になり、膨大な配合条件などから選定・成形加工・評価を行う材料開発において大幅な期間短縮につながります。

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