日本ゼオンはこのほど、NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」において、産業技術総合研究所（産総研）、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）と共同で、複数のAIを用いて複雑な構造をもつ材料のデータを処理し、高速・高精度に様々な機能を予測する技術を開発したと発表した。配合条件の
日本ゼオン 複数のAIで複雑材の機能を予測する技術を開発
2022年7月8日
先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）
宇部興産など PEFC向け高性能触媒の合成に成功
2021年11月16日
宇部興産、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）、産業技術総合研究所（産総研）、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）は15日、共同で、固体高分子型燃料電池（PEFC）向けの高性能なコアシェル型触媒の合成に成功し、その高効率合成も実現したと発表した。
PEFCは、高いエネルギー変換効率や長寿命、低温作動（室温~100℃）などの特長をもち、FCV（燃料電池自動車）の動力源や家庭用コージェネレーションシステムなどで利用されている。
エネ変換効率をより向上させるためには、正極（カソード電極）での酸素還元反応（ORR）の活性を高める必要があり一般的には白金が採用されている。しかし白金は高価で資源量も少ないため、使用量を大幅に低減しながらもエネ変換効率を向上させる手法の確立が求められている。
そこで近年は、触媒粒子の外表面（シェル）部分のみに選択的に白金を存在させ、粒子の内部（コア）部分を他の金属で置き換えた構造をもつコアシェル型触媒により、白金利用効率の向上を目指す研究が活発化。しかしコアシェル型触媒の合成法として普及している銅‐アンダーポテンシャル析出（Cu-UPD）法は工程が非常に複雑かつバッチ式であるため、生産性が低いことが課題となっていた。
こうした背景の下、NEDOは「超超プロジェクト」で、計算・プロセス・計測の三位一体による機能性材料の高速開発に取り組んでおり、その一環として四者共同で、カソード触媒の白金使用量の大幅な削減を可能とするコアシェル型触媒を効率的に合成する技術開発を行ってきた。
今回、1日当たり数十種の触媒を連続・自動合成することが可能なハイスループットフロー合成装置を使って、短時間で最適なコアシェル構造をもつ触媒合成条件を確立し、またプロセス条件を最適化して、従来比十倍以上の触媒の高効率合成プロセスを実現した。この成果によりPEFCで課題となっている高い白金コストを大幅に低減することで、燃料電池触媒のより一層の社会実装を促進するとともに、脱炭素社会の実現に貢献する。
NEDOなど 固体表面の高速・高分解能測定技術を開発
2021年9月14日
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）はこのほど、人工知能（AI）を使った材料開発プロジェクト「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」で産業技術総合研究所（産総研）と先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）が金属酸化物の固体表面解析に必須の動的核偏極核磁気共鳴法（DNP-NMR）で高速・高分解能なスペクトルを得ることができる測定技術を開発したと発表した。固体材料表面の高速・高精度解析が可能になり、触媒の合成や表面処理などが革新的材料の開発時間を大幅に短縮できる。
固体触媒の開発では、触媒表面の化学構造を知るために酸素をはじめとする各種原子核のNMR測定が重要だが、四極子核に対する測定感度とスペクトル分解能が低く、適用範囲はH、C、N、Siなどに限られていた。
今回、マイクロ波照射で感度を上げるDNP-NMRに、四極子核測定を可能にする新設計の照射プログラムと高分解能化のための新型パルスプログラムを組み込むことで、固体表面の四極子核の高速・高分解能の観測が可能となり、O、Zn、Mo、TiなどのNMRスペクトル観測に成功した。
触媒担体として汎用されるγ-アルミナ（Al2O3）は、従来のNMRではAl-O結合に由来する構造が示唆されるだけであるのに対し、今回Al-Oの各ピークが分離され、3配位、4配位、6配位構造と、表面上にのみ存在する5配位構造が実測できた。
引き続き、同事業で様々な金属酸化物の表面構造を詳細に解析し、高度な計算科学や高速試作・革新プロセス技術、先端計測評価技術を融合し、材料開発の加速と製品性能や製品寿命に優れた超先端材料の開発に貢献する考えだ。
NEDOなど バイオマス由来のBRでタイヤ試作に成功
2021年9月2日
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は、産業技術総合研究所（産総研）、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）、横浜ゴムと共同で、バイオエタノールからのブタジエンの大量合成、ブタジエンゴム（BR）の合成、自動車用タイヤの試作という一連のプロセスの実証に成功した。
ブタジエンは現在、合成ゴムなどの重要な化学原料として石油から生産されているが、バイオマス（生物資源）からタイヤを生産する技術を確立することで、石油依存を低減しCO2削減と持続可能な原料の調達を促進する。
NEDOは「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）」で計算・プロセス・計測の三位一体による有機・高分子系機能性材料の高速開発に取り組み、バイオエタノールからブタジエンの高速・高効率合成技術を開発した。
2019年には触媒の配合状態や反応条件に関する大量のデータを取得・解析するハイスループットシステムとデータ駆動型学習、触媒インフォマティクスにより、世界最高のブタジエン収率をもつ触媒システムを開発し、BRの合成にも成功。さらに2020年にはブタジエン収率を1.5倍に高めた。
今回、産総研が、バイオエタノール処理量が従来比約500倍（1L/時）の大型触媒反応装置を設計・製作し、反応温度やエタノール流量などの反応条件の最適化と生成ブタジエンの捕集方法の改良により、連続反応で約20kgのブタジエンを製造。ADMATが生成ブタジエンを蒸留して高純度化し、横浜ゴムが高純度ブタジエンを重合してゴム化した。これと天然ゴムのみで試作したタイヤは、従来の石油由来ゴムを使用したタイヤと同等の性能を示した。
今後、超超PJでは成果を実用化するための材料設計プラットフォーム構想を進め、その中のハイスループット触媒開発装置群の構築とデータ蓄積をさらに進める。生産性の向上や他の材料開発への適用などを加速させ、サステイナブル資源の社会実装に挑戦し、カーボンニュートラル、脱炭素社会の実現に貢献する。
日本ゼオン AIを活用し物性を予測、機能性材料の開発加速
2021年9月1日
日本ゼオンはこのほど、2017年から参画している新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」を通じて、AIにより材料の構造画像を生成し、高速・高精度で物性の予測を可能とする技術を共同開発したと発表した。なお、同プロジェクトには同社のほか、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）、産業技術総合研究所（産総研）が参画している。
昨今、材料開発のさらなる高度化・高速化の要求が高まり、ディープラーニング（深層学習）などの情報処理技術を利活用する動きが活発化している。これは、様々な材料データをコンピュータに学習させることで、高性能な新しい材料の提案を可能とするAI技術で、人の勘や経験に頼る従来の材料開発を高度化することができる。しかし、コンピュータ上で扱える材料は構造が定義できる低分子化合物や周期構造をもつ金属、無機化合物に限定されることが大きな課題だった。
こうした背景の下、同プロジェクトではカーボンナノチューブ（CNT）をはじめとする機能性材料開発の高速化を目指し、データ駆動を活用した研究を推進。3者は共同で、より汎用性の高い材料へディープラーニングを適用する手法を開発した。
今回の技術では、まず複雑な構造をもつCNT膜の構造画像と物性をAIに学習させる。その上で、種類の異なるCNTを任意の配合で混合した様々なCNT膜の構造画像をコンピュータ上で生成することで、その物性の高精度な予測を可能にした。この技術は、従来のAIでは適応できなかった複雑な構造をもつ材料の組成選定・加工・評価といった一連の実験作業をコンピュータ上で高速・高精度に再現（仮想実験）することを可能にするもので、材料開発のさらなる加速化が期待できる。
日本ゼオンは、今後も同プロジェクトを通じ、CNTをはじめとするナノ材料と高分子材料との複合材料を対象としたAI開発技術に取り組むとともに、幅広い材料へ適用可能な技術開発につなげ、新技術と新材料開発の可能性拡大に貢献していく。
NEDOなど カルボン酸合成技術開発、ギ酸を有効利用
2021年6月29日
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）などはこのほど、計算・プロセス・計測の三位一体による技術開発スキームを活用し、高効率な触媒を使い、ギ酸とアルケンから様々な化学品の基幹原料となるカルボン酸を合成する技術を開発したと発表した。
NEDOは超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクトに取り組み、革新的な機能性材料の創製・開発の加速化を目指している。今回、産業技術総合研究所（産総研）、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）、日本触媒と共同で、安全で環境に優しいカルボン酸の合成技術を開発した。
カルボン酸は、ポリエステル、ポリメタクリル酸メチル（PMMA）、高吸水性樹脂などの高分子材料、医薬品、農薬などの有用化学品の基幹原料となるため工業的な応用も期待されている。しかし、これまでに報告されている例では、高圧条件や有毒で爆発性の高い一酸化炭素（CO）を使用することや、触媒以外にヨウ化メチル（CH3I）など環境負荷の高い複数の添加剤を大量に使用することが問題となっていた。
今回開発した技術は、従来のような高圧条件を必要とせず、有毒で爆発性の高いCOガスや環境負荷の大きい添加剤を使用しない。さらに、ギ酸はCO2と水素から高効率に合成できるので、CO2を利用したクリーンな原料とみなすこともできる。この技術が実用化されれば、CO2を炭素資源として利用するカーボンリサイクル社会実現への貢献が期待できる。
今後、触媒系の反応効率をさらに向上させるために、ロボティクスを活用したハイスループット実験により触媒のさらなる改良を迅速かつ効率的に実施し、最終的には化学品の連続生産技術であるフロー合成に使用できる固定化触媒の高速開発を目指す。
なお日本触媒は、新化学技術推進協会（JACI）がオンラインで開催する「第10回JACI/GSCシンポジウム」（6月28~29日）で、研究成果の詳細を発表する予定。
NEDOなど 大変形特性の分子構造を機械学習で特定
2020年10月9日
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と産業技術総合研究所（産総研）、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）はこのほど、ソフトアクチュエーターなどに必須の低応力・大変形の材料開発を加速する手法を共同で開発した。
柔軟な材料でできたソフトアクチュエーターは小型・軽量・静音・耐水で、動力源も熱・電気・光などと豊富。その上、筋肉のように曲線的で繊細に動き、より生活に近い場所での活躍が見込まれ、特にリハビリ・介護のための作業補助、パワーアシスト用ウエアラブルマシンや、医療手術支援のための遠隔操作マシンなどへの応用が期待される。しかし材料開発は技術者の「勘と経験」による試行錯誤のため、コストと時間が課題であった。
NEDOの「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト」で計算・プロセス・計測を統合して有機・高分子系機能性材料開発の高速化に取り組む中、ソフトアクチュエーター材料の有力候補である液晶エラストマーの分子構造と材料変形の関係を機械学習させ、目標特性を発現する分子構造の予測が可能となった。
同プロジェクトの要素技術「液晶エラストマー粗視化分子動力学シミュレーター」は1次構造レベルから高分子構造を表現可能。液晶エラストマーは柔軟な分子鎖に剛直な分子単位を含む架橋高分子で、分子鎖中の粒子の数、架橋の長さと密度、強直分子の間隔と配向方向などの分子構造を表すパラメーターの組み合わせは数百以上あるが、大変形特性を決定するパラメーターを特定し、分子構造の有力候補を短時間で約10分の1に絞り込むことに成功。革新的ソフトアクチュエーター材料の開発期間を大幅に短縮できる。またエラストマーやゲルなどの大変形を特徴とする様々な材料開発への応用も期待できる。
今後、実在の材料に対し、より高度な設計指針を出すためのデータベースの拡充と技術開発を行い、革新的ソフトアクチュエーター開発のための高速材料選定技術を構築するとともに、幅広い材料開発への適用を目指す考えだ。
昭和電工 ＡＩでフレキシブル透明フィルムの開発を迅速化を実証
2020年4月15日
昭和電工はこのほど、産業技術総合研究所（産総研）、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)、先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）と共同で、フレキシブル透明フィルムの開発に人工知能（AI）を活用することにより、要求特性を満たすフィルムの開発の実験回数を25分の1以下に低減できることを実証したと発表した。
今回の開発は、NEDOの「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超超PJ）」の委託事業として実施。超超PJでは、経験知による従来の材料開発からの脱却を目指し、AIやマルチスケールシミュレーションを積極的に活用することで、従来と比較して実験回数を削減し、開発期間を大幅短縮することを目指している。
昭和電工など4者は、モバイル機器などの開発に欠かせないフレキシブル透明フィルムの設計にAIを活用し、要求特性を満たすポリマーの探索に取り組んでいる。
はじめに熟練研究員が27種類のフィルムを作成し、その原料の分子構造、モル比などの化学的な情報をECFP（Extended Connectivity Circular Fingerprints）という手法を応用して説明変数に落とし込み、目的変数にはトレードオフの関係にあり並立の難しい物性である換算透過率、破断応力、伸びの3項目を選択し、作成したフィルムの実測データをAIに学習させた。
その後、説明変数を網羅的に割り当てたデータを用意して、偏差値概念を導入したAIにこれら3項目が等しい割合で最大となる配合を予測させ、その予測の通りに3種類のフィルムを作成し、AI学習データを作製した熟練研究員が自己の知見に基づき作成した25種類のフィルムの物性値とを比較した。
この結果、AIが予測した配合で作成した3種類のフィルムの物性値は、いずれも比較実験として熟練研究員が作成した25種類のフィルムの物性値よりも優れていることが判明。研究員による開発に比べて25分の1以下の実験回数でより高い物性値のフィルムを得られたことから、大幅な開発期間の短縮が可能なことが実証できただけでなく、研究員の経験知をもとに作成した製品を超える製品が開発できる可能性があることも実証した。
今後は同技術をさらに高度化させ、要求特性を満たしながらより良い物性値となる配合比をAIが提案できるように開発を進めていく。なお、同件の詳細は、超超PJ成果報告会のウェブサイトに発表された。
産総研など 機能性酸化物ナノ粒子の高速合成法を開発
2019年12月2日
産業技術総合研究所と先端素材高速開発技術研究組合（ADMAT）は共同で、粒子径の揃った機能性酸化物ナノ粒子を高速に合成する手法を開発した。
急速加熱が可能なマイクロ波反応容器を用いた水熱合成法により、光学特性が環境温度に依存して可逆的に変化する、サーモクロミック特性を示す二酸化バナジウム（VO2）ナノ粒子を、従来の30分の1程度の短時間で合成できる。さらに、粒子径が揃い、粒子径の小さなVO2ナノ粒子の合成も可能になった。
VO2は次世代自動車のスマートウィンドウ用途での活用が期待されている。次世代自動車の航続距離を伸ばすには、冷暖房負荷を減らす必要があるが、視認性を確保するため、可視光域は調光せず、近赤外光域の熱線だけを調光する特性が求められる。また、設置やコスト面から自律的に調光する材料が望まれており、それがサーモクロミック特性をもつVO2である。
ただ、通常加熱の水熱合成法では、溶液の温度を急速に上昇させることが困難である上、溶液温度が空間的に不均一になるため、サーモクロミック特性を示すVO2ナノ粒子を合成するには、30時間程度の時間を要し、粒子径の揃った小径のナノ粒子の合成は困難であった。
マイクロ波を用いた水熱合成法では、極めて短時間で均一に溶液の温度を上昇させることができ、通常加熱よりも合成温度を高温にできるものの、通常加熱の水熱合成で用いてきた原料溶液では、目的外の結晶相も形成されてしまうため、良好なサーモクロミック特性を示すVO2ナノ粒子が合成できなかった。
そこで、均一加熱・急速加熱・高温加熱という、マイクロ波水熱合成法の利点に適した原料溶液を調製することで、合成に要する時間を1時間以内まで短縮。さらに、短時間で合成が終了するため、粒子の成長を抑えられ、従来よりも小粒子径で粒子径が揃ったナノ粒子が合成できるようになった。
なお、この研究開発は、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の受託事業による支援を受けて行った。