マテリアルズインフォマティクス・AIを活用した、現場で"即"活かせる材料開発事例集とMIの将来像

構成数 : 1枚

発刊にあたって

データ駆動化学が私たちに教えること
奈良先端科学技術大学院大学/東京大学 船津 公人
はじめに
1. データ駆動化学の守備範囲の概要
2. 新しい研究の仕方 ～リサーチトランスフォーメーション(RX)サイクル～
3. プロセスインフォマティクスの可能性
おわりに

第1 章 マテリアルズインフォマティクス・AI の活用による高分子材料の開発動向

第1 節 高分子の研究開発を加速するインフォマティクス・自律自動実験の動向と課題
産業技術総合研究所 室賀 駿
はじめに
1. データ活用のトレンド
2. トピックス1:異なるデータを束ねた推論を可能にするマルチモーダルAI
3. トピックス2:自律自動実験が切り開くAI駆動材料開発・条件最適化
おわりに

第2 節 フローチャート形式による実験表現による高分子材料実験データの統一的表現
株式会社 CrowdChem 中尾 篤之・池端 久貴
はじめに
1. 高分子材料におけるマテリアルインフォマティクスにおける実験情報表現の課題
1.1 さまざまな高分子材料におけるマテリアルインフォマティクス
1.2 実用上の様々な課題
2. フローチャート形式による実験表現
2.1 実験フローチャートとグラフ構造
2.2 実験フローチャートの作成方法
2.2.1 実験のフローチャートの階層
2.2.2 各プロセスの情報を表現する階層
2.2.3 プロセスに使われている各材料の情報を表現する階層
2.2.4 最終的なグラフの作製
3. グラフニューラルネットワークをベースとしたモデル化
3.1 物性予測モデルの基本的な構成
3.2 エンコーダー層を用いたマルチモーダル化
3.3 マルチタスク学習
3.4 化学基盤モデルの学習とファインチューニングによる応用
4. ケーススタディ
4.1 問題設定
4.2 化学基盤モデルの学習
4.3 ファインチューニング
おわりに

第3 節 デジタル技術を活用した高分子材料設計の取り組み
ダイキン工業株式会社 吉﨑 達・大森 遼・橋本 光平
はじめに
1. 高分子のデジタル材料設計について
2. 低誘電高分子材料設計における分子シミュレーションの活用例
2.1 低誘電材料開発の背景
2.2 MDシミュレーションを用いた誘電特性の解析
2.2.1 周波数依存 誘電率・誘電正接の解析
2.2.2 実験値との比較
2.3 計算データを活用した機械学習モデルの構築
2.4 有望構造のスクリーニング
2.4.1 代理指標の創出
2.4.2 スクリーニングの実行
3. 今後の展望
3.1 高次構造設計への挑戦
3.2 展望1:マルチスケールシミュレーション
3.3 展望2:自動実験

第4 節 計算科学を活用したマテリアルズインフォマティクス基礎検討と開発現場への応用
株式会社ダイセル 兼子 祐・岩山 将士・岩山 めぐみ
国立大学法人九州大学 福本 康秀・Pierluigi Cesana・Linh Thi Hoai Nguyen
国立大学法人京都大学 Edoardo Fabbrini
国立大学法人宮崎大学 大木場 慧・宇都 卓也
はじめに
1. 第一原理計算による材料探索技術
1.1 全体的なワークフロー
1.2 HOMO-LUMOバンドギャップに基づく構造探索
1.3 まとめ
2. 分子動力学計算による材料探索技術
2.1 全体的なワークフロー
2.2 探...