NEDOの「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」で、先端素材高速開発技術研究組合、日本ゼオン（株）は産業技術総合研究所と共同で、人工知能（AI）によって材料の構造画像を生成し、高速・高精度で物性の予測を可能とする技術を開発しました。

今回開発した技術は、単純な化学構造を持つ低分子化合物に限定されない材料にディープラーニング（深層学習）を適用する新しいAI技術です。カーボンナノチューブ（CNT）のような複雑な構造を持つ材料に対して、構造画像の学習および生成を行い、実際の実験と比べて98.8％もの時間を短縮し、材料物性の高精度な予測を実現しました。これにより従来はAI技術を適用できなかったさまざまな材料系についても材料選定から加工・評価まで一連の実験作業を高速・高精度にコンピューター上で再現（仮想実験）することが可能になり、材料開発のさらなる加速が期待できます。

なお、本技術の詳細は、8月30日（英国時間）に、Nature Researchが発行する国際学術誌「Communications Materials」の電子版に掲載されました。

　　　　　図1　今回開発したAI技術によるCNT膜の仮想実験（a）とさまざまなCNT膜の物性予測（b）
　　出典：2021年8月30日国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）ニュースリリースより

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