マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、様々な素材の開発や特性予測を効率化する技術です。ガラス、半導体、構造用金属材料など、各分野での研究事例が増えており、従来の方法に比べて短期間で材料特性の改善や予測が可能になっています。MIの活用により、材料開発プロセスが最適化され、より精度の高い製品設計が進められています。
高分子材料の研究において、マテリアルズ・インフォマティクスは重要な役割を果たしています。
高分子材料は、軽量で成形加工が容易かつ強度に優れており、さまざまな産業で活用される素材です。MIを活用することで、データベースや機械学習を利用した物性予測が可能となり、新素材開発の効率が向上します。
日本ではスーパーコンピュータ「富岳」を利用して高分子物性の自動計算が進行中です。新素材の開発や製造プロセスの効率化が期待されています。
半導体分野におけるマテリアルズ・インフォマティクスは、次世代の有機半導体材料の発見を効率化します。MIを活用することで、電荷移動度やHOMOエネルギーレベルを予測し、性能の高い新規材料を短期間で見出すことが可能です。シリコンや化合物半導体を超える性能を持つ新素材が期待されています。MIを用いたデータ解析により、材料開発のプロセスが大幅に効率化され、エレクトロニクス分野の発展に寄与しています。
ガラス分野におけるマテリアルズ・インフォマティクスの活用は、開発プロセスの効率化を促進します。MIは、膨大な実験データと機械学習を用い、ガラスの組成を短期間で最適化する技術です。ベイズ最適化を取り入れた開発により、落下強度などの物理特性が向上しました。ガラスの耐久性や性能が高精度に予測され、スマートフォン向けカバーガラスの開発が迅速化しています。MIは今後も新材料の発見に貢献するでしょう。
構造用金属材料の分野では、マテリアルズ・インフォマティクスを活用することで、強度や寿命の予測が効率化されています。従来の破壊試験に代わり、化学組成や熱処理条件を基にした機械学習モデルを用いることで、製品のばらつきを低減し、適切な処理条件を導き出すことが可能になりました。蒸気タービンや火力発電プラント用の材料において、クリープ破断強度や耐力予測が行われ、品質管理が向上。検査や保守の計画も効率化されています。
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富士通では、創薬に特化したプラットフォームを用意。特許読解、法規制物質チェックにも一貫して対応可能。
特定の材料開発プロセスではなく、創薬研究プロセス全体のDXが叶う点も魅力です。
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