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 米Toyota Research Institute(TRI:トヨタ・リサーチ・インスティテュート)と米ノースウェスタン大学は2022年8月17日、「データファクトリー」を使った新材料の開発で協力することを発表した。データファクトリーとは、ナノ材料の膨大なパラメータセットを探索し、データを収集した後、AI(人工知能)によって材料ゲノムを探索し、欲しい用途に最適な材料を見つける手法。従来の試行錯誤による材料探索に比べ、開発にかかる時間を大幅に短縮できる。

(写真:Toyota Research Institute)
(写真:Toyota Research Institute)
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 TRIとノースウェスタン大学は、記録的な速さで新材料を合成できる機械学習アルゴリズムを開発した。従来の機械学習アルゴリズムが、低品質で一貫性のないデータセットでトレーニングされていたのに対し、新しい機械学習アルゴリズムは、高品質のデータセットを使用して複雑なアルゴリズムを学習させることができるという。

 今回、その新しい機械学習アルゴリズムで、ノースウェスタン大学の新しいメガライブラリーをふるいにかけることに成功した。このライブラリーは、これまでに科学者が収集・分類したものより多くの新しい材料データを含んでいる。これにより、高品質で複雑な材料データを大量に使って、新材料をマイニングする画期的な手法を実現したとしている。

 この方法による最初の取り組みは、燃料電池車の効率を高める触媒の材料を発見することだという。それ以外にも、データファクトリーを使った材料探索は、クリーンな水素製造や空気中のCO2除去、高効率な太陽光発電など、幅広い用途に利用できるという。