単一のAIに多彩な材料科学データを学習させる手法を開発

2020.07.31

早稲田大学



本発表の詳細は、早稲田大学のホームページをご覧ください。

https://www.waseda.jp/top/news/69781



■発表のポイント

・これまで材料科学で使われるAIの予測モデルは原則として1つの形式しか学習できなかった。

・多彩な形式の材料科学のデータを単一のAIに学習させる手法を開発した。

・材料科学に限らず創薬など広範囲に応用可能な“万能AI”を導く一つの道筋となる可能性がある。



■概要

早稲田大学理工学術院の畠山 歓（はたけやま かん）講師および小柳津 研一（おやいづ けんいち）教授の研究グループは、多彩な形式の材料科学のデータを単一の人工知能(以下、AI)に学習させる手法を開発しました。

これまで材料科学で使われるAIの予測モデルは原則として1つの形式や概念しか学習することができませんでしたが、本手法の導入により、単一のAIに40種類以上の物性、数千以上の化合物、数百以上のプロセス情報を学習・予測させ、材料科学に関する広範な知識をAIに付与することができました。今後、材料科学に限らず創薬など広範な分野に応用可能な“万能AI”を導く一つの道筋となる可能性があります。

本研究成果は、2020年7月30日（木）午前10時（英国時間）にNature系列誌『Communications Materials』のオンライン版で公開されました。



■論文情報

雑誌名：Communications Materials

論文名：Integrating multiple materials science projects in a single neural network

DOI：https://doi.org/10.1038/s43246-020-00052-8