三井化学と日立製作所は28日、日立が開発した人工知能（Ai）を活用したマテリアルズ・インフォマティクス（MI）技術を、実際の新材料開発に適用する実証試験を開始すると発表した。同実証試験に先立ち、日立の開発技術を三井化学が提供した過去の有機材料の材料開発データで検証したところ、高性能な新材料の開発に必要な実験の試行回数が従来のMIと比較し約4分の1に短縮できることを確認。両社は今年度中をめどに、新製品・素材開発に向けた同技術の導入・成果を検証する技術実証を行い、来年度から実用化を目指す考えだ。
新製品の開発は事業活動の要となるものの、開発までには課題抽出、基礎研究から、スケールアップといった実証実験など、多大な時間とコストを伴う。今回の実証を通じて、三井化学が過去から蓄積している膨大な開発に関する知見と日立が提供するデジタル技術とを融合することで、新製品開発に掛かる時間・コストの大幅な削減が期待されている。
日立は、AIやシミュレーション技術などを活用して新材料を探索するMIの高度化に向け、これまで大量の実験データを必要としていた有機材料開発に、少量の実験データでも高性能な新材料の候補化合物（化学式）を発案することができる深層学習技術を新たに開発した。
その特長は①「入れ子型」AIと、②高性能な化合物の生成を加速する成分調整方式。①では、大規模なオープンデータ（化学式を文字列で表現したデータ群）で学習したAIの内側に、実験データで学習したAIを埋め込む入れ子型構造により、少ない実験データでも新材料開発に活用できる。また②では、外側のAIで文字情報である化学式を一度数値情報に変換し、内側のAIでこの数値情報から性能に影響する成分を分離・調整することで、高性能な化合物を表現する数値情報を新たに作成。さらにそれを再び化学式に変換し直すことで高性能な化学式を高確率で生成し、実験回数を削減する。
三井化学は今後、DXを通じた社会課題解決のため、革新的な製品やサービス、ビジネスモデルを迅速に創出し社会に提供していく。一方、日立はDXを加速させる同社の「Lumada（ルマーダ）」ソリューションである「材料開発ソリューション」に、今回実証する高速化技術のラインアップ化・水平展開を図る。両社は素材開発の協創を推進し、持続可能な社会の実現に貢献していく。