マテリアルズ・インフォマティクス（MI）を活用し、材料開発の効率化のソリューションを提供しているコニカミノルタ。MIにより開発期間を短縮し、エネルギーや資源の有効利用を促進します。
コニカミノルタは、2016年よりMIを導入し、従来の材料科学にインフォマティクス技術を組み合わせ、高性能な材料の開発を進めています。例えば、ポリプロピレン樹脂などの高分子複合材料の特性を数理モデルで予測し、実証実験で精度を確認する取り組みを実施。実験では誤差を最小限に抑えることに成功しました。
さらに、MIの適用範囲を広げ、さまざまな材料に対するモデルを構築し、幅広い産業分野での応用を目指しています。また、既存の化合物を別の用途に転用するマテリアルズリポジショニングも推進。これは、既存の材料や化合物を新たな用途や分野に転用する技術で、開発期間やコストの削減を実現します。コニカミノルタは今後もMIを活用し、持続可能な製品開発に貢献していく予定です。
コニカミノルタのマテリアルズ・インフォマティクスに関するソリューションを見つけることができませんでした。
コニカミノルタは、MIと遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、樹脂の添加剤を効率的に探索する方法を開発。この手法により、従来の方法に比べて10～20倍の速度で新材料を発見できます。
少ないデータを基に、有機添加剤の特性をMIで予測し、遺伝的アルゴリズムで新しい化合物を生成。生成された化合物を評価し、そのデータを予測モデルに反映することで、短期間で効果的な添加剤を発見できるようになりました。
コニカミノルタは、ポリプロピレン（PP）とフィラー、添加剤の組み合わせによる高分子複合材料の弾性率を予測するモデルを構築しました。MIを活用し、PLS回帰を用いて180種類の実験データを基にした予測モデルを作成。
このモデルにより、短期間で高精度な材料選定が可能となり、従来の方法では困難だった領域での予測が進展。今後もモデルを改良し、高弾性率材料の設計や開発に役立てる予定です。
参照元：コニカミノルタ公式HP https://research.konicaminolta.com/jp/pdf/technology_report/2019/pdf/16_ikeda.pdf
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