これまで、3者はロボティクス技術による自動実験の仕組みと、解釈可能な機械学習(Explainable AI)を組み合わせた「開発者が解釈可能なマテリアルズ・インフォマティクス」(注4)を開発してきました。しかし、自動実験で得られたデータが本来持つ不完全性を機械学習側で考慮するしくみがなかったため、材料開発の効率を上げられない、という課題がありました。
今回の手法を適用したシステムを用いることで、物理・化学等の専門的な知見を持った開発者がAIの予測結果の背後にある支配的な物理現象や因果関係を紐解くヒントを得られます。これにより、材料開発/物性解析における新たな分野へマテリアルズ・インフォマティクスが適用でき、新材料の発見へとつながる可能性が高まります。
今後3者は、これらのマテリアルズ・インフォマティクス技術を通じて材料・素材開発メーカ等との連携を進め、今までになかった高機能・高特性な材料・素材の開発事業への貢献を目指します。
なお本研究成果は、2019年10月30日に英国の科学雑誌「Nature Partner Journal Computational Materials」にオンライン掲載されました(注5)。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://jpn.nec.com/press/201910/20191031_05.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
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