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。
(リンク »)

■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 (リンク ») および小柳津 研一（おやいづ けんいち）教授 (リンク ») 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』 (リンク ») のオンライン版で公開されました。

■論文情報
雑誌名：Communications Materials (リンク »)
論文名：Integrating multiple materials science projects in a single neural network (リンク »)
DOI： (リンク »)