2018年11月27日

昭電など「AI用いてポリマー開発時間を大幅短縮」

【カテゴリー】：新製品/新技術 【関連企業・団体】：昭和電工

昭和電工と産業技術総合研究所、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）の3者は27日、人工知能（AI）を用いてポリマーの開発スピードを大幅短縮することに成功したと発表した。要求特性を満たすポリマーを設計する際の試行回数を約1/40に低減できることを発見した。 NEDOプロジェクト「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）」の成果。 詳細は、11月27日 (米国東部時間)の2018 MRS　Fall Meetingdで発表する。 ■具体的取り組みと結果 超超PJでは、従来の経験や勘を頼りにしていた材料開発から脱却して、マルチスケール シミュレーションやAIを積極的に活用し、開発期間を1/20に短縮することを目指している。昭和電工、産総研、ADMATの3者も今回、AIを活用して要求特性を満たすポリマーの探索に取り組んだ。 モデルケースとして耐熱性の指標であるガラス転移点に着目し、417種のポリマーのデータの中から最も転移点の高いポリマーをAIで探索し、発見までに要する試行サイクルを短縮できるか検証した。 まず無作為に抽出した10件のデータをAIに学習させた。Extended Connectivity Circular Fingerprints (ECFP)という手法を使い、ポリマーの構造的特徴を数値化したものをデータに用いた。次に、残りの407件の中から最もガラス転移点の高いポリマーをベイズ最適化（予測値だけでなく、推定される誤差も考慮する）を用いて予測・検証を繰り返し、実際に所望のポリマーを発見するまでの試行回数を調べた。 初期データを変えて500回試験実施し、試行回数の平均値を評価した。 試験の結果、平均4.6回という極めて少ない試行でガラス転移点の最も高いポリマーを発見することに成功した。無作為にポリマーを選出した場合と比べて約1/40と非常に少ない試行回数で結果を得ることができた。AIによるポリマー設計の有効性が裏付けられたので、今後は実用化につなげるよう開発を加速する。 ニュースリリース http://www.chem-t.com/fax/images/tmp_file1_1543289643.docx