日本ゼオンは６月30日、新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）の「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」において、産業技術総合研究所、先端素材高速開発技術研究組合、同社が、複数の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たと発表した。
今回開発されたマルチモーダル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となっている。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以下の所要時間で異なる複数の特性の高精度な予測が可能になる。
ＮＥＤＯ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る。同事業で産業技術総合研究所（産総研）は、先端素材高速開発技術研究組合（ＡＤＭＡＴ）、同社と共同で、より汎用性の高い、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領域に位置する技術となる。
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る。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る。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る。
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