昭和電工 AIを活用した設計条件の探索、NNモデルを開発

, , , ,

2021年12月3日

 昭和電工は2日、物質・材料研究機構(NIMS)、東京大学と共同で、2000系アルミニウム合金の設計条件と機械特性の相関を高精度で予測するニューラルネットワーク(NN)モデルを開発したと発表した。このモデルを活用することで、これまで困難であったアルミ合金の高温域での強度保持に最適な組成や熱処理条件の探索を迅速化し、合金の開発に要する時間を2分の1~3分の1程度に短縮することが可能になる。

 アルミニウムは幅広い用途で使用されているが、アルミ単独では強度が低いため、一般には銅やマグネシウムなどの元素を添加したアルミ合金として利用される。アルミ合金は、100℃以上の高温保持時に強度が急激に低下するため、用途に応じて、高温下でも強度を維持できる合金の開発が求められている。しかし、元素の種類や合金自体の製造方法など、合金の特性を左右する因子が多く、要求特性を満たすアルミ合金の組成決定には、開発者の経験や知見、評価や分析を重ねる必要があり、開発に長い時間がかかっていた。こうした課題を解決するため、同社は戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)に参画。NIMS、東京大学とともに、AIの一種であるNNを活用し、材料開発を加速、より広範囲での最適な合金設計条件の探索を可能とするシステムの開発を進めてきた。

 同開発では、2000系アルミ合金を対象とし、日本アルミニウム協会などの公開データベースから収集した同合金の410種類の設計データを用いて、室温から高温にわたる幅広い温度域での強度を高精度で予測するNNモデルを開発。さらに、NNモデルの構造とパラメータを、レプリカ交換モンテカルロ法を用いたベイズ推定により最適化し、強度予測値の正確さについても評価することが可能となった。

 なお、このNNでは、1万個の条件を2秒という速さで計算できるため、多くの設計因子を短時間かつ網羅的に評価できる。さらに、任意の温度において必要な強度値を入力することで、それを満足する合金を得られる確率を最大化する設計条件を提示する、「逆問題解析ツール」の開発にも成功し、200℃の高温下でも高い強度を維持できるアルミ合金の設計が可能となった。

 同社グループでは、長期ビジョンにおいて、基礎研究の柱の一つとしてAI・計算科学に注力。今回の成果をグループのもつ様々な素材開発に応用して開発を加速し、顧客課題を解決するソリューションを提供していくことで社会の発展に貢献していく。

アルミニウム合金の逆設計