マテリアルズ・インフォマティクス（MI）活用を実現に導くための“勘所”とは何か。
材料開発にかかる膨大な時間や費用を減らし、未知の化合物発見の可能性を高めるMI。 今回は日立グループの第一線で活躍し、MIを活用した戦略的な研究開発を支援する日米の研究開発者を招き、「Ledge.ai」（AI関連メディア）で開催されたウェビナーの模様をレポートします。
かつては研究者の経験や知見に頼っていた材料開発を、AIやビッグデータなどを活用して高効率化したマテリアルズ・インフォマティクス（MI）。 開発期間の短縮やコスト低減、未知の化合物発見の可能性向上が期待される中、その活用にはデータ整備などの高いハードルがあるのも現実です。 本稿ではAI開発者、材料開発者らが「化学業界での課題」「MI活用で頓挫しやすいポイント」「CIの活用事例」などについてディスカッション形式で語っています。
データが少ない状態でAI開発をスタートすると失敗するケースも多く、「上流工程でどこまで戦略をうまく立てられるか」「特許戦略も含めてどこを狙うのか」十分検討した上でシミュレーションや実験を進めれば、効率的な材料開発が可能となるはずと、研究開発者はアドバイスしています。
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