技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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化学・素材メーカーのデジタルトランスフォーメーションの取り組みが新たな局面に入ってきた。特に、マテリアルズ・インフォマティクス (MI) を導入・検討する企業が増えてきている。従来のコンピュータでは不可能だった大規模、大量の計算を可能にするスーパーコンピュータを活用したりするもので、従来は何百日もかかる計算が数週間に短縮できたり、人間には思いもつかない組成の化学品をデザインできるといった成果が現実味を帯びつつある。
金属、無機、高分子などの材料がMIに利用される。物質、材料、構造、組織における関連性を明確にすることで、所望のパフォーマンスを起点として材料にさかのぼる形で最適化を見出すものとしても期待されている。
また、AI技術と計算力を活かせば、材料開発分野においても、AIは人間を凌駕する能力を発揮する。将来、AIの助けを借りて、従来にないスピードで新たな発見に導くMIが、材料開発の主要な潮流となってくるであろう。
さらに、MI時代では、化学・素材メーカーにとって、それを構成するスーパーコンピュータや量子コンピュータをいかに最適なものにするかということが重要になってくる。長期的にMI向け情報処理システムとして、特に期待されているのが量子コンピュータなのである。
根底の基本原理が同じである量子コンピュータは、素材開発との親和性が高く、既に広く利用されているAI技術にも、新たな可能性が誕生する。現在のAI技術は、機械学習によって学習を可能にしている。しかしながら、物事の文脈上の意味を理解する推論の能力が問われる問題については、古典コンピュータで実行するAIシステムにとっては複雑で処理が難しい。量子コンピュータを使うことで、この種の複雑さを処理できるようになる可能性があるとされている。
これまでの材料探索は、研究者の経験と鋭い直感に依存していた。しかし、MIによって、物質特性をコンピュータ上で高精度に計算した材料データベースやAIなどを活用することにより、材料探索の時間とコストを大幅に削減できる。また、量子コンピュータを材料開発の新たな道具にするだけのスキルを備え始めており、将来、新素材が量子コンピュータによって瞬時に作り出せる可能性が出てくる。
本レポートでは、化学・素材企業等の実務担当者だけでなく、これからAIを使用した計算、MIを活用した材料開発、及び量子コンピュータを使用したい方にも参考になる構成にしている。
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